使用rknn进行retinaface部署（C++）
文章目录
RetinaFace
RetinaFace是一种基于深度学习的高性能人脸检测方法，由InsightFace团队提出。它的核心思想是在单阶段检测器（如RetinaNet）的基础上，结合多任务学习来实现精确的人脸检测和特征点定位。以下是RetinaFace的关键特点和主要组成部分：
-
单阶段检测器：RetinaFace采用了单阶段检测器的结构，避免了传统两阶段检测器（如Faster R-CNN）中的区域提议网络（RPN），从而提高了检测速度。
-
多任务学习：RetinaFace不仅检测人脸的位置，还同时预测人脸的五个关键点（眼睛、鼻尖和嘴角）的位置。这种多任务学习可以显著提升检测精度和鲁棒性。
-
特征金字塔网络（FPN）：为了处理不同尺度的人脸，RetinaFace使用了特征金字塔网络（FPN），在不同尺度上提取特征，从而增强对各种大小人脸的检测能力。
-
锚点设计：RetinaFace在设计锚点时，针对不同尺度的人脸采用了不同的锚点策略
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/145143632
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！