嵌入式工程师AI挑战营：在RV1106上部署InsightFace算法，实现多人实时人脸识别

EEWorld电子工程世界福利社

最新更新时间：2024-11-05

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上一期大家动手挑战部署MNIST实时手写数字识别

本期，邀大家挑战一个略复杂的模型：人脸识别

人脸识别是由几个模型一起组合而成，整个pipeline更长

即使上次参加过数字识别的网友，也会有一定的难度

欢迎嵌入式工程师们继续来战~

任务说明

基于InsightFace开源人脸识别项目，使用RV1106驱动摄像头，实现多人（至少3个人）的实时人脸识别，实时标注出TA们的姓名。

适合哪些人参与？

具备一定的python、C/C++语言基础、熟悉嵌入式编程；希望掌握在芯片端的人脸识别算法的工程化，成为具备AI技能的嵌入式工程师们；

如何参与

1、即日起至11月20日， 学习和了解InsightFace开源人脸识别项目 ，完成在RV1106部署InsightFace算法的多人人脸识别模型，发帖分享转换过程、代码、附上完成的RKNN模型；

2、跟帖提交：长按下方二维码，进入活动帖，跟帖回复您的发帖链接、以及会基于提供的开发平台和你的人脸模型，开发怎样小应用；

长按二维码，进入活动帖

3、我们将根据您提交的内容，遴选获取RV1106 Linux 开发板（带摄像头）的网友，共30套，机会多多，欢迎来玩。

图示：幸狐科技赞助的RV1106 Linux 开发板（带摄像头）

*注意：（1）考虑人脸识别的数据较大，训练难度较大，所以本次未要求参与者从自己训练模型开始。（2）建议但不限于InsightFace，github还有很多人脸识别开源项目，比如 deepface 、 CompreFace 、 face_recognition 、 facenet 、 facenet-pytorch 等，网友也可自选一个开源项目做转换，但不能用现成RKNN模型。