一行代码实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测。
本项目是使用 Paddle Lite 的 C++ 实现的人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，并将编译好的动态库和静态库部署在 Android 应用上，在 Android 设备上实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，所以本应不会使用到 C++ 开发，可以只使用笔者提供的 JNI 接口实现这些功能。在 ai 这个 module 是笔者在开发时使用到的，读者在使用这个项目时，完全可以删除掉，如果是看 C++ 实现，也可以看这个 module 的源码。
TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN 框架在原有 Rapidnet、ncnn 框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化，同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。
MNN 是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN 已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等 20 多个 App 中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT 等场景下也有若干应用。
下面就介绍如何使用 MNN 在 Android 设备上实现图像分类。
PP-YOLO 是 PaddleDetection 优化和改进的 YOLOv3 的模型，其精度(COCO 数据集 mAP)和推理速度均优于 YOLOv4 模型，PP-YOLO 在 COCO test-dev2017 数据集上精度达到 45.9%，在单卡 V100 上 FP32 推理速度为 72.9 FPS, V100 上开启 TensorRT 下 FP16 推理速度为 155.6 FPS。
然后开始编写人脸识别和人脸注册工具类，使用 insightface.app.FaceAnalysis() 可以获取模型对象，这里包含了三个模型，首先是人脸检测模型，然后是人脸特征提取模型，和最后的性别年龄识别模型。使用 model.prepare() 可以配置 ctx_id 指定使用哪一块 GPU，如果是负数则是使用 CPU 执行预测，nms 配置的是人脸检测的阈值。load_faces() 函数是加载人脸库中的人脸，用于之后的人脸识别对比。
本教程是通过 PaddlePaddle 的 PaddleSeg 实现的，该开源库的地址为：http://github.com/PaddlPaddle/PaddleSeg ，使用开源库提供的预训练模型实现人物的图像语义分割，最终部署到 Android 应用上。关于如何在 Android 应用上使用 PaddlePaddle 模型，可以参考笔者的这篇文章《基于 Paddle Lite 在 Android 手机上实现图像分类》。
本教程开源代码地址：https://github.com/yeyupiaoling/ChangeHumanBackground
本项目是基于 VGG-Speaker-Recognition 开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
夜雨飘零
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Erioifpud
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sudo vim /etc/default/grub
GRUB_DEFAULT=2
sudo update-grub
MASR 使用的是门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），网络结构类似于 Facebook 在 2016 年提出的 Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。但是使用的激活函数不是 ReLU 或者是 HardTanh，而是 GLU（门控线性单元）。因此称作门控卷积网络。根据我的实验，使用 GLU 的收敛速度比 HardTanh 要快。
本项目是基于 PaddlePaddle 的 DeepSpeech 项目修改的，方便训练中文自定义数据集。
本项目使用的环境：
Tensorflow2 之后，训练保存的模型也有所变化，基于 Keras 接口搭建的网络模型默认保存的模型是 h5 格式的，而之前的模型格式是 pb。Tensorflow2 的 h5 格式的模型转换成 tflite 格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用 Tensorflow2 的 Keras 接口训练分类模型并使用 Tensorflow Lite 部署到 Android 设备上。
Paddle Lite 是飞桨基于 Paddle Mobile 全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的 AI 应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动 AI 应用更广泛的落地。
本教程是教程是介绍如何使用 Tensorflow 实现的 MTCNN 和 MobileFaceNet 实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练 MTCNN 和 MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在 CPU 环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过 HTTP 实现人脸注册和人脸识别。
今天来水一片文章，基于开源的 Pyramidbox 大规模人脸检测编写的 PaddlePaddle 教程，为了方便训练预测，本教程做了一定的修改。这个模型虽然大，但是符合大规模人群中也可以准确地检测到人脸，就是遮挡比较严重也能正确检测。
PyramidBox 是一种基于 SSD 的单阶段人脸检测器，它利用上下文信息解决困难人脸的检测问题。如下图所示，PyramidBox 在六个尺度的特征图上进行不同层级的预测。该工作主要包括以下模块：LFPN、Pyramid Anchors、CPM、Data-anchor-sampling。
MediaPipe 是用于构建跨平台多模态应用 ML 管道的框架，其包括快速 ML 推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。下面是用于对象检测与追踪的 MediaPipe 示例图，它由 4 个计算节点组成：PacketResampler 计算器；先前发布的 ObjectDetection 子图；围绕上述 BoxTrakcing 子图的 ObjectTracking 子图；以及绘制可视化效果的 Renderer 子图。
SSD，全称 Single Shot MultiBox Detector，是 Wei Liu 在 ECCV 2016 上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比 Faster RCNN 有明显的速度优势，相比 YOLO V1 又有明显的 mAP 优势。本开源是基于 PaddlePaddle 实现的 SSD，包括 MobileNetSSD，MobileNetV2SSD，VGGSSD，ResNetSSD。使用的是 VOC 格式数据集，同时提供了预训练模型和 VOC 数据的预测模型。
CrowdNet 模型是 2016 年提出的人流密度估计模型，论文为《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》，CrowdNet 模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成，通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练，最终得到的模型估计图像中的行人的数量。当然这不仅仅可以用于人流密度估计，理论上其他的动物等等的密度估计应该也可以。
PaddlePaddle 目前还不支持 Windows，如果读者直接在 Windows 上安装 PaddlePaddlePaddle 的话，就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在 Windows 上工作的话，笔者提供两个建议：一、在 Windows 系统上使用 Docker 容器，在 Docker 容器上安装带有 PaddlePaddle 的镜像；二、在 Windows 系统上安装虚拟机，再在虚拟机上安装 Ubuntu。
如题目所示，本次训练使用到的是 MNIST 数据库的手写数字，这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集。图片是 28x28 的像素矩阵，标签则对应着 0~9 的 10 个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。该数据集的图片是一个黑白的单通道图片，其中图片如下：