이것은 최신 릴리스를 20210920-release.zip으로 다운로드할 수 있는 libfaceDetection이라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 libfacedetection이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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libface 감지
기술
이것은 이미지에서 CNN 기반 얼굴 감지를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. CNN 모델은 C 소스 파일의 정적 변수로 변환되었습니다. 소스 코드는 다른 라이브러리에 의존하지 않습니다. 필요한 것은 C++ 컴파일러뿐입니다. C++ 컴파일러가 있는 Windows, Linux, ARM 및 모든 플랫폼에서 소스 코드를 컴파일할 수 있습니다. SIMD 명령어는 감지 속도를 높이는 데 사용됩니다. ARM용 Intel CPU 또는 NEON을 사용하는 경우 AVX2를 활성화할 수 있습니다. 모델 파일은 ./models/ 디렉토리에도 제공됩니다. examples/detect-image.cpp 및 examples/detect-camera.cpp 파일은 라이브러리 사용 방법을 보여줍니다. 라이브러리는 libfacedetection.train에 의해 훈련되었습니다. src/ 디렉토리의 파일을 프로젝트에 복사하고 프로젝트의 다른 파일로 컴파일할 수 있습니다. 소스 코드는 표준 C/C++로 작성되었습니다. C/C++를 지원하는 모든 플랫폼에서 컴파일해야 합니다.
특징
- 소스 코드를 정적 또는 동적 라이브러리로 컴파일한 다음 프로젝트에서 사용할 수도 있습니다.
- OpenMP를 활성화하여 속도를 높일 수 있지만 가장 좋은 솔루션은 다른 스레드에서 감지 기능을 호출하는 것입니다.
- C++ 컴파일러가 있는 Windows, Linux, ARM 및 모든 플랫폼에서 소스 코드를 컴파일할 수 있습니다.
- SIMD 명령어는 감지 속도를 높이는 데 사용됩니다.
- 모델 파일은 ./models/ 디렉토리에도 제공됩니다.
- 라이브러리는 libfacedetection.train의 기술로 훈련되었습니다.
프로그래밍 언어
C + +
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/libfacedetection.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 우리의 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
