勘智开发者社区发布多款高性能分类模型

概述

勘智开发者社区近日正式发布六款针对Kendryte K230/K230D芯片优化的分类模型，为边缘AI开发者提供强大的视觉识别能力。这些模型涵盖手势识别、人脸属性分析、活体检测等多个重要领域，全部针对边缘计算场景进行深度优化。

模型列表

👋 手掌手势识别模型

• 任务类型：手势识别
• 检测部位：手部
• 技术架构：基于YOLOv5模型，Backbone替换为MobileNetV2
• 应用场景：人机交互、手势控制、智能家居

🔒 人脸活体识别模型

• 任务类型：活体检测
• 检测部位：面部
• 输入格式：RGB图像
• 应用场景：身份验证、金融支付、门禁系统

👓 人脸眼镜佩戴分类

• 任务类型：配件识别
• 检测部位：面部
• 技术架构：基于SqueezeNet-1.1构建
• 应用场景：智能零售、用户画像分析

🚻 人脸性别分类模型

• 任务类型：属性识别
• 检测部位：面部
• 技术架构：基于EfficientNet构建
• 应用场景：客流分析、个性化推荐

😊 人脸情绪分类模型

• 任务类型：表情识别
• 检测部位：面部
• 技术架构：基于EfficientNet构建
• 应用场景：情感分析、用户体验优化

👀 注视方向估计模型

• 任务类型：视线追踪
• 检测部位：面部
• 技术架构：基于L2CS-Net构建
• 应用场景：驾驶员监控、人机交互研究

技术特色

🚀 高性能优化

所有模型均针对K230/K230D芯片特性进行深度优化，确保在边缘设备上实现最佳的性能表现。

🛠️ 即插即用

提供完整的模型文件和使用文档，开发者可快速集成到现有项目中。

📱 边缘友好

模型体积小巧，计算效率高，完美适配边缘计算场景的资源约束。

获取方式

欢迎访问勘智开发者社区-模型下载，下载完整的模型文件、技术文档和示例代码。

结语

此次发布的分类模型套件将极大丰富K230芯片的AI能力，为智能安防、智能零售、人机交互等领域的开发者提供强有力的技术支撑。我们期待与开发者共同探索更多创新应用场景！