凌智视觉模块人脸检测模型部署指南

发布版本：V0.0.0

日期：2024-11-25

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读者对象

本教程适用于以下工程师：

• 技术支持工程师
• 软件开发工程师

修订记录

1 简介

在深度学习中，人脸检测是一项重要的计算机视觉任务，旨在在图像或视频中精确定位和识别人脸的位置。这项技术广泛应用于安全监控、身份验证、社交媒体、智能设备等多种场景。 为了实现高效且准确的人脸检测，我们基于 Lockzhiner Vision Module 的 LZ-Picodet 模型，在飞桨的 AI Studio 平台上训练了一个高性能的人脸检测模型。

2 运行前的准备

• 请确保你已经下载了 凌智视觉模块人脸检测模型
• 请确保你已经下载了 凌智视觉模块图片传输助手下载地址

3 在凌智视觉模块上部署模型

训练完模型后，请参考以下教程在凌智视觉模块上部署检测模型例程：

• 凌智视觉模块人脸检测模型 Python 部署指南

4 各模型性能指标

以下测试数据为模型执行 Predict 函数运行 1000 次耗时的平均时间