mtcnn人脸检测工具，三个npy文件是训练好的模型参数，可以通过运行detect _face 处理数据凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数

FaceIDLight :blue_book:描述 一个基于轻量级人脸识别的工具箱和管道，基于带有MTCNN-Face-Detection和ArcFace-Face-Recognition的Tensorflow-Lite。无需安装完整的tensorflow，tflite-runtime就足够了。所有工具仅使用CPU。 拉请求是欢迎的！ :high_voltage:特征 在线人脸识别 完全在CPU上运行 多面 MacBookPro2015上约4 FPS 面部检测，验证和识别工具 :check

mtcnn对齐facenet部署 项目简介 本项目参考了bubbliiiing的和两个工程，在此对作者表示感谢！ 这两个工程都是keras模型，所提供的模型文件都只有权重没有网络结构，我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件。某个原始先只有权重的模型文件pnet.h5 ，生成包含网络结构和权重的模型文件PNET.h5 。接着用keras2onnx工具把它（ PNET.h5 ）转换成onnx模型pnet.onnx ，其他胶水部分的逻辑没什么变化。具体的转换代码请参考ker