C# RFB Face Detection
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
介绍了一种轻量级的面部检测模型，适用于边缘计算设备。模型大小为1.04~1.1MB，计算量为90~109 MFlops。有两个版本，版本-slim更简化，速度稍快，版本-RFB精度更高。提供了不同输入分辨率的Widerface训练预训练模型，适应不同应用场景。支持onnx导出，便于迁移和推理。
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关键要点
- 介绍了一种轻量级的面部检测模型，适用于边缘计算设备。
- 模型大小为1.04~1.1MB，计算量为90~109 MFlops。
- 有两个版本：版本-slim（网络骨干简化，速度稍快）和版本-RFB（精度更高）。
- 提供了不同输入分辨率的Widerface训练预训练模型，适应不同应用场景。
- 支持onnx导出，便于迁移和推理。
- 模型输入为Float[1, 3, 240, 320]，输出为Float[-1, 7]。
- 使用VS2022、.net framework 4.8、OpenCvSharp 4.8和Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.16.2进行项目开发。
- 代码示例展示了如何创建输入Tensor、推理模型和处理输出结果。
❓
延伸问答
这个面部检测模型的大小和计算量是多少？
模型大小为1.04~1.1MB，计算量为90~109 MFlops。
面部检测模型有哪些版本，它们有什么区别？
有两个版本：版本-slim（速度稍快）和版本-RFB（精度更高）。
这个模型支持哪些输入分辨率？
模型支持320x240和640x480的输入分辨率。
如何在项目中使用这个面部检测模型？
可以使用VS2022、.net framework 4.8、OpenCvSharp 4.8和Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.16.2进行项目开发。
这个模型支持什么格式的导出？
模型支持onnx格式的导出，便于迁移和推理。
模型的输入和输出格式是什么？
输入格式为Float[1, 3, 240, 320]，输出格式为Float[-1, 7]。
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