1 选择人脸检测算法

在人脸检测方面，可选择开源或商用的成熟算法，或自行训练轻量化模型。常见的人脸检测模型有：

1. MTCNN
   • 包括三个阶段（P-Net、R-Net、O-Net），检测精度较高，但推理速度相对慢。
   • 可以自行训练或在开源社区找到预训练模型。
2. RetinaFace
   • 准确率较高，具有人脸关键点输出能力。
   • 模型规模可以根据背后的骨干网络（ResNet、MobileNet 等）来调整。
3. CenterFace
   • 轻量级、实时性能较好，适合在边缘设备上运行。
4. BlazeFace
   • Google 为移动端推出的人脸检测模型，体积非常小，速度快，精度能满足大部分应用。

2 数据准备与模型训练

1. 数据集准备
   • 若需要自行训练：准备包含不同光照、角度、年龄、性别、人种等多样化的人脸数据集。常见公开数据集如 WIDER FACE、FDDB 等。
   • 若直接使用已有的预训练模型，则可跳过模型训练步骤，重点放在后续的模型转换与部署上。
2. 模型训练
   • 在 PC 或服务器上使用 PyTorch / TensorFlow 等框架进行训练。
   • 监控训练中的准确率 (mAP)、召回率 (Recall)、漏检率等关键指标，确保模型满足需求。
   • 根据硬件资源选择合适的模型规模：过大的模型会导致边缘设备推理速度不够实时；过小的模型可能精度不够。
3. 模型优化
   • 裁剪：去除冗余通道或层，保证模型更轻量。
   • 量化：将模型从 FP32 转为 INT8 或其他低精度格式，以便在 NPU 上加速推理。
   • 蒸馏（可选）：通过教师网络—学生网络的方式，让小模型学习大模型的高水平特征表达，提升小模型精度。