基于mxnet的retinaface人脸检测和MobileFaceNet,ArcFace人脸识别 包含模型可直接运行

python RetinaFace人脸识别 可直接运行包含模型 缺失环境自己用pip安装

retinaface人脸识别的年龄性别预测，包含模型 可直接运行 注意 如果缺少mxnet等类库 自行使用pip安装

RetinaFace 实现的同时人脸检测 关键点 口罩检测 1. linux用户打开rcnn/cython/setup.py 121行注释(windows跳过) 2. 进入cython目录 执行python setup.py build_ext --inplace 3. 运行python test.py 注意如果缺少mxnet等类库 自行使用pip安装

RetinaFace 预训练模型权重文件

nniefacelib nniefacelib是一个在海思35xx系列芯片上运行的人脸算法库，目前集成了mobilefacenet和retinaface。随后还会融合一些其他经典的模型，目的也是总结经验，让更多人早日脱离苦海。 目前只在3516DV300上进行了测试。鉴于很多同学在其他型号上进行测试失败的情况，做一下统一说明，编译错误显示，不同型号的samplecode略有不同，有必要的话需要自己植入核心内核，仿照着SDK的源码进行移植，应该问题不大 更新项 2020-5-15添加linux mapper工具，以retinaface为例子编号：1dw8 2020-4-28添加了retinaface与mobilefacenet的合并bn工具，提供了优化后的低精度retinaface（640x640），17ms，而高精度为34ms 2020-4-24更新了PFPLD模型在海思上的前向传播