标签： 人工智能

MediaPipe Face Detection可运行在移动设备上的亚毫秒级人脸检测

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MediaPipe人脸检测是一种超快速的人脸检测解决方案，具有6个界标和多人脸支持。它基于BlazeFace，BlazeFace是为移动GPU推理量身定制的轻巧且性能良好的面部检测器。检测器的超实时性能使其可应用于需要准确地关注面部区域作为其他任务特定模型：

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USRNet端到端深度学习网络实现图片视频的超分辨率与清晰度

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上期文章我们分享了基于OpenCV的超分辨率的代码实现，哪里主要使用到了EDSR、ESPCN、FSRCNN、LapSRN等模型，虽然使用OpenCV能够实现超分辨率，但是图片的清晰图并没有增加，当有一张稍微模糊的图片时，增加分辨率的同时，我们也更希望提高图片的清晰图，如上图的图片，本期文章，我们介绍一下USRNet模型结构

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利用机器学习进行人脸468点的3D坐标检测，并生成3D模型

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上期文章，我们分享了，MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案，即使在移动设备上，也可以实时估计468个3D脸部界标（dlib才能检测出68点）。它采用机器学习（ML）来推断3D表面几何形状，只需要单个摄像机输入，而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速，可提供对实时体验至关重要的实时性能。本期我们介绍一下代码如何实现

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Face Mesh，采用机器学习，打造人脸3D表面动态轮廓

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MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案，即使在移动设备上，也可以实时估计468个3D脸部界标。它采用机器学习（ML）来推断3D表面几何形状，只需要单个摄像机输入，而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速，可提供对实时体验至关重要的实时性能。

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