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PyTorch中的RetinaFace 实现：。 当Retinaface使用mobilenet0.25作为骨干网时，模型大小仅为1.7M。 我们还提供resnet50作为骨干网以获得更好的结果。 Mxnet中的官方代码可以在找到。 移动或边缘设备部署 从python培训到C ++推理，我们还在为边缘设备提供了一套面部检测器。 使用Resnet50作为骨干网时，单规模的WiderFaceVal性能。 风格 简单的 中等的 难的 Pytorch（与Mxnet相同的参数） 94.82％ 93.84％ 89.60％ pytorch（原始图像比例） 95.48％ 94.04％ 84.43％ 网际网路 94.86％ 93.87％ 88.33％ Mxnet（原始图像比例） 94.97％ 93.89％ 82.27％ 使用Mobilenet0.25作为骨干网时，单规模的Wi

IP核是具有知识产权核的集成电路芯核总称，是经过反复验证过的、具有特定功能的宏模块，与芯片制造工艺无关，可以移植到不同的半导体工艺中。到了SOC阶段，IP核设计已成为ASIC电路设计公司和FPGA提供商的重要任务，也是其实力体现。

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包含三个矩阵完成算法和一个用于运行它们的演示脚本。 还与其他矩阵完成算法进行比较 - 奇异值阈值和定点迭代。 解决以下三个优化问题： min rank(X) 服从 ||y - M(X)||_2<err 通过迭代硬阈值minnuclear-norm(X) 服从 ||y - M(X)||_2<err 通过迭代软阈值min ||S||_p 服从 ||y - M(X)||_2<err，其中 S = svd(X) 通过迭代软阈值需要 Sparco，因为已根据 Sparco 框架定义了屏蔽运算符。 http://www.cs.ubc.ca/labs/scl/sparco/ 这些算法足够通用，可以与任何其他线性运算符一起使用，而不仅仅是掩蔽运算符。 当问题归结为矩阵补全时，掩码运算符只是一种特殊情况。 要将结果与其他算法进行比较，请下载奇异值阈值工具箱http://svt.caltech.edu/