模型和代码:GitHub - midasklr/facelandmarks: light-weight 98 points face landmark超轻98点人脸关键点检测模型
98点关键点检测算法,模型500k+,安卓端测试200fps+(高通855+)。
算法不包含人脸box检测,预处理:人脸检测=》resize (112,112)=》关键点检测
一些效果
多角度情况下:

闭眼:

安卓端

视频

介绍了一种超轻量级98点人脸关键点检测模型,该模型大小500k+,在安卓端(高通855+)测试中达到200fps+的表现。算法直接进行关键点检测,不包括人脸box检测;输入需经过人脸检测及resize(112,112)预处理。
模型和代码:GitHub - midasklr/facelandmarks: light-weight 98 points face landmark超轻98点人脸关键点检测模型
98点关键点检测算法,模型500k+,安卓端测试200fps+(高通855+)。
算法不包含人脸box检测,预处理:人脸检测=》resize (112,112)=》关键点检测
一些效果
多角度情况下:

闭眼:

安卓端

视频

您可能感兴趣的与本文相关的镜像
ACE-Step
ACE-Step是由中国团队阶跃星辰(StepFun)与ACE Studio联手打造的开源音乐生成模型。 它拥有3.5B参数量,支持快速高质量生成、强可控性和易于拓展的特点。 最厉害的是,它可以生成多种语言的歌曲,包括但不限于中文、英文、日文等19种语言

被折叠的 条评论
为什么被折叠?