1MB Face-Detector-with-landmark MATLAB代码：含关键点的1M人脸检测模型

云模型权重matlab代码 Face-Detector-1MB-with-landmark 实现功能 Retinaface-mobile0.25的训练/测试/评估/ncnn C++推理 Face-Detector-1MB slim和RFB版本的训练/测试/评估/ncnn C++推理 人脸5个关键点检测 支持onnx导出 网络parameter和flop计算 带有关键点检测的超轻量级人脸检测器 提供了一系列适合移动端部署包含关键的人脸检测器: 对修改anchor尺寸,使其更适合边缘计算; 重新实现了 并添加了关键点检测和ncnn C++部署功能, 在绝大部分情况下精度均好于原始版本. 测试的运行环境 Ubuntu18.04 Python3.7 Pytorch1.2 CUDA10.0 + CUDNN7.5 精度 Widerface测试 在wider face val精度（单尺度输入分辨率：320*240） 方法 Easy Medium Hard libfacedetection v1（caffe） 0.65 0.5 0.233 libfacedetection v2（caffe） 0.71