最近在做人脸重建的项目时，需要对图片进行检测裁剪的预处理操作，发现仅仅使用dlib中的get_frontal_face_detector类进行人脸检测效率并不高。
而使用训练好的模型dlib.cnn_face_detection_model_v1检测成功率更高。
预训练模型为：mmod_human_face_detector.dat（可在dlib官网进行下载）
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问题 本文提出了一种单阶段的三维目标检测算法，并在文中分析了二阶段三维目标检测算法的不必要性。其所提算法在waymo实时目标检测竞赛中取得了第一的成绩。其性能超过了所有单阶段和多阶段的目标检测算法。
作者首先分析了二阶段目标检测
code: https://github.com/zwwwayne/k-net 引言
实例分割（instance segmentation）已经被以 Mask R-CNN 为代表的“先检测后分割”的框架主导了多年&
paper：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf code：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
YOLOv3 baseli
前言
这是2020年博主参加的第一个竞赛，kaggle上面的小麦检测。这场比赛是对小麦头进行目标识别，kaggle大赛官方说是意义重大，可以更好的评估粮食产量，为全人类做贡献࿰
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