案例介绍
基于深度学习的人脸检测系统利用预训练模型（如MTCNN、RetinaFace或YOLOv5-Face）实现高效准确的人脸定位。系统通过输入预处理（图像归一化、尺寸调整）、模型推理（生成候选框及置信度）和后处理（非极大值抑制、阈值过滤）三个核心流程完成检测，最终输出带边界框的图像或坐标数据。预训练模型通过迁移学习复用大规模数据集训练权重，显著降低训练成本，同时支持量化、剪枝等优化策略以适应不同硬件环境（GPU/CPU/移动端）。典型应用包括安防监控、人脸识别前置处理、社交媒体标注等场景，并可扩展人脸属性分析、活体检测等功能。该系统平衡了精度与效率，通过OpenCV、PyTorch等框架快速部署，针对特定场景微调后，能在实时视频或静态图像中稳定检测多尺度、多角度人脸。
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