人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，优点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测，效果会好于opencv

摘要：生活垃圾的分类和处理是目前整个社会都在关注的热点，如何对生活垃圾进行简洁高效的分类与检测对垃圾的运输处理至关重要。AI技术在垃圾分类中的应用成为了关注焦点。如今AI已经是这个时代智能的代名词了，任何领域都有AI的身影，垃圾分类及监管等场景自然也少不了“AI”的赋能。不过，垃圾往往属于商品的极端变形体，情况比较特殊。目前的技术在视觉

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不同色彩空间的转换当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测2.BGR,即蓝绿红色彩空间，每一个像素点都由一个三元组来表示3.HSV,H(Hue)是色调，S(Saturation)是饱和度，V(value)

本文对ModelScope上的垂类检测系列模型进行介绍，ModelScope是阿里达摩院推出的中文版模型即服务（MaaS,ModelasaService）共享平台。用户可以在上面轻松且免费地使用先进的领域模型，应用于自己的领域。基于垂类检测模型（比如口罩检测模型、安全帽检测模型、香烟检测模型等），可以构建不同的解决方案（如佩戴口罩检测、安全生产、抽烟行为检测等）。