faster mobile retinaface:[CVPR 2020]重新实现RetinaFace更快更强大 源码

人脸检测@ 500-1000 FPS 的100%Python3重新实现 ,在固体单次面本地化框架 。 用NumPy API替换了基于CUDA的锚点生成器功能。 通过dict来存储运行时锚,以避免重复计数。 通过向量计算方法优化了NMS算法。 减少的FPN层和锚点密度,可用于中近距离检测。 使用了低级的Mxnet API来加快推理过程。 入门指南 要求 以阅读视频(可选) Mxnet> = 1.5.0(最好是基于CUDA的软件包) Python> = 3.6 的OpenCVPython的 虽然不是必需的,但是为了获得最佳性能,强烈建议使用支持CUDA的GPU运行代码。 运行视频文件 gst-launch-1.0 -q filesrc location= $YOUR_FILE_PATH ! \ qtdemux ! h264parse ! avdec_h264 ! \