一款超轻量级通用人脸检测模型（模型文件大小仅1MB，320x240输入下计算量仅90MFlops），适用于边缘计算设备、移动端设备以及PC。
Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB超轻量级通用人脸检测模型该模型设计是针对边缘计算设备或低算力设备（如用ARM推理）设计的一款实时超轻量级通用人脸检测模型，旨在能在低算力设备中如用ARM进行实时的通用场景的人脸检测推理，同样适用于移动端环境（Android&IOS）、PC环境（CPU&GPU)。有如下几个特点：
在模型大小方面，默认FP32精度下（.pth）文件大小为 1.1MB，推理框架int8量化后大小为 300KB 左右。在模型计算量方面，320x240的输入分辨率下仅 90~109MFlops 左右，足够轻量。模型设计有两个版本，version-slim（主干精简速度略快），version-RFB（加入了修改后的RFB模块，精度更高）。提供了320x240、640x480不同输入分辨率下使用widerface训练的预训练模型，更好的工作于不同的应用场景。 无特殊算子，支持onnx导出，便于移植推理。
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