机器之心 道
近日，用户 Linzaer 在 Github 上推出了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型，该模型文件大小仅 1MB，320×240 输入下计算量仅 90MFlops。项目推出不久即引起了大家的关注，登上了今天的 Github trending。
在 WIDER FACE test 集测试精度(单尺度输入分辨率：VGA 640*480)
场景测试
若干不同场景视频大致有效人脸检出数量测试(单位：个)(分辨率：VGA 640*480，阈值 0.6)：
- 下载地址：https://pan.baidu.com/share/initrl=m600pp-AsNot6XgIiqDlOw
- 提取码：8748
在移除了 10*10 像素以下的极小人脸后，这个超轻量人脸检测模型能识别该图中的335张人脸。
至此 VOC 训练集准备完毕，项目根目录下分别有 train_mb_tiny_fd.sh 和 train_mb_tiny_RFB_fd.sh 两个脚本，前者用于训练 slim 版本模型，后者用于训练 RFB 版本模型，默认参数已设置好，参数如需微调请参考 ./train.py 中关于各训练超参数的说明。
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