项目介绍：TengineKit
TengineKit 是由 OPEN AI LAB 开发的一款易于集成的人工智能算法 SDK。这个项目旨在提供强大的 AI 算法能力，专为移动设备优化，确保在各种手机上以极低的延迟运行。TengineKit 团队承诺不断更新项目，以提供更好的效果和性能。
功能展示
TengineKit 能够进行以下检测和标记任务：
- 人脸检测及二维关键点识别
- 三维人脸关键点及虹膜检测
- 上半身检测及关键点识别
- 手部检测及关键点识别
下方展示了 TengineKit 在多个检测任务上的效果图：
| 功能 | 图片 |
|---|---|
| 人脸检测及二维关键点 |  |
| 三维人脸关键点及虹膜检测 |  |
| 上半身检测 |  |
| 手部检测 |  |
更详细的功能效果可以通过 YouTube 视频 或 BiliBili 视频 查看。
试用体验
TengineKit 提供了可直接下载和安装的 APK 文件，让用户能够亲自体验其效果。用户可以通过以下方式下载：
- 直接下载 APK 并安装
- 扫描下方二维码下载
项目目标
TengineKit 的开发目标非常明确：
- 在移动端提供最佳性能
- 提供最简便的 API
- 为移动端提供最小的包体积
支持功能
TengineKit 提供多种强大的 AI 功能服务：
- 人脸检测
- 人脸关键点和三维关键点
- 人脸属性（如年龄、性别、微笑、眼镜）
- 眼睛虹膜检测及关键点
- 上半身检测
- 手部检测及关键点（实时，移动端尚不可用）
- 身体检测 Google 版（实时，移动端尚不可用）
- 身体关键点识别（实时，移动端尚不可用）
- YOLOv5 目标检测
更新日志（2021/03/25）
TengineKit 不断改进，最新更新包括：
- 修复 Linux 示例代码错误
- 更新 Android 示例代码，提升帧率
- 更新 Linux 扩展库
- 更新 YOLOv5 模型
- 修复内存问题（Core v0.0.6）
性能表现（人脸检测及关键点）
以下是 TengineKit 在不同处理器上的性能测试结果：
| CPU | 时间消耗 | 帧率 |
|---|---|---|
| 麒麟 980 | 4ms | 250fps |
| 高通 855 | 5ms | 200fps |
| 麒麟 970 | 7ms | 142fps |
| 高通 835 | 8ms | 125fps |
| 麒麟 710F | 9ms | 111fps |
| 高通 439 | 16ms | 62fps |
| 联发科 Helio P60 | 17ms | 59fps |
| 高通 450B | 18ms | 56fps |
联系方式
对于 TengineKit 的使用和人脸相关技术交流，可以加入以下 QQ 群（群答案：TengineKit）：
- TengineKit 交流 QQ 群：630836519
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