LFFD 再升级！新增行人和人头检测模型，还有了优化的C＋实现

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八月底CV君曾向大家推荐了LFFD：轻量级人脸检测器，不止是快，其不仅仅可用于人脸检测，实际上是一款优秀的单类目标检测器。其最大特点是在精度接近SOTA的同时，速度非常快。

最近该项目新增不少吸引人的特性，而且还有朋友再进一步优化LFFD，使其更适于工程开发。

1. 社区网友 @SyGoing 使用C++语言实现和 NCNN 、 MNN 、OpenVINO优化的 LFFD。使其更有利于设备部署。

NCNN版：

https://github.com/SyGoing/LFFD-with-ncnn

MNN版：

https://github.com/SyGoing/LFFD-MNN

OpenVINO版：

https://github.com/SyGoing/LFFD-OpenVINO

2. 人脸检测模型更新v2版，速度依旧快，精度更高。

3. 发布行人检测模型，基于Caltech Pedestrian数据集上训。

4. 发布人头检测模型，基于brainwash 数据集训练。

速度很快，

Platform info: NVIDIA RTX 2080TI, CUDA 10.0, CUDNN 7.4.2, TensorRT 5.1.5.0

Platform info: NVIDIA GTX 1060(laptop), CUDA 10.0, CUDNN 7.4.2, TensorRT 5.1.5.0

CAUTION: The latency may vary even in the same setting.

而且精度超越FCHD：

感谢作者和社区贡献者，欢迎试用～

开源地址：

https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices