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 90~109 MFlops 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。