LFFD-A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices

适用于边缘设备的轻量级、快速人脸检测器 ## 重大消息：LFD 是 LFFD 的一个大型更新，现已发布（2021.03.09）。强烈建议使用 LFD ！请访问 LFD 仓库 这里。从现在开始，此仓库将不再维护。

近期更新

• 2019.07.25 此仓库首次上线。发布了人脸检测代码和训练模型。
• 2019.08.15 此仓库正式发布。欢迎任何建议和错误报告。
• 2019.08.22 face_detection: 添加了对 TX2 的延迟评估。
• 2019.08.25 face_detection: 添加了 RetinaFace-MobileNet-0.25 进行比较（包括精度和延迟）。
• 2019.09.09 SyGoing 将 LFFD 移植到了 NCNN (链接) 和 MNN (链接)，非常感谢 SyGoing。
• 2019.09.10 face_detection: **重要的 bug 修复：**振动偏移应在数据迭代器中减去偏移。此 bug 可能导致测试阶段的精度降低、不准确的边界框预测和边界框振动。 我们将尽快升级 v1 和 v2（应该具有更高的精度和更稳定的性能）。
• 2019.09.17 face_detection: 升级了模型 v2！在修复 bug 后，我们对旧的 v2 模型进行了微调。在 WIDER FACE 上的精度显著提高！请尝试新的 v2。
• 2019.09.18 pedestrian_detection: 发布了 Caltech Pedestrian 数据集的模型 v1 预览版。
• 2019.09.23 head_detection: 发布了用于 brainwash 数据集的模型 v1。
• 2019.10.02 license_plate_detection: 发布了用于 CCPD 数据集的模型 v1。（精度非常高，延迟非常短！ 请尝试一下。**）
• 2019.10.02 目前，我们已经提供了一些面向应用的检测器。随后，我们将把大部分精力放在下一代单类检测框架上。欢迎任何反馈。
• 2019.10.16 face_detection: PyTorch 版本的预览已经准备就绪 (链接)。欢迎任何反馈。
• 2019.10.16 提示：数据准备非常重要，(x,y,w,h) 的非理性值可能引入 n