vww

VWW (Visual Wake Words) — 轻量级卷积神经网络人体检测库。基于 MobileNet-like 深度可分离卷积架构，INT8 量化，纯 C99 实现，零外部依赖。

API

#include <vww.h>

int vision_vww(struct vision_t * v);

参数	说明
v	输入图像（支持灰度或 RGB 格式，分辨率须 >= 96x96），内部中心裁剪（保持宽高比，短边对齐 96 像素）后缩放到 96x96。若输入分辨率 < 96x96，需先通过 vision_resize 预处理放大
返回值	人体置信度百分比 (0-100)

Shell 命令

vww 命令用于检测图像中的人体。

vww <image>

# 检测图像中的人体
vww person.jpg
# 输出: person: 87%

网络结构

MobileNet-like 深度可分离卷积网络，共 12 层。

层	类型	输入	输出	核	步长
L0	CONV2D	96x96x3	48x48x8	3x3	2x2
L1	DWCONV2D	48x48x8	48x48x8	3x3	1x1
L2	CONV2D	48x48x8	48x48x16	1x1	1x1
L3	DWCONV2D	48x48x16	24x24x16	3x3	2x2
L4	CONV2D	24x24x16	24x24x32	1x1	1x1
L5	DWCONV2D	24x24x32	24x24x32	3x3	1x1
L6	CONV2D	24x24x32	24x24x32	1x1	1x1
L7	DWCONV2D	24x24x32	12x12x32	3x3	2x2
L8	CONV2D	12x12x32	12x12x64	1x1	1x1
L9	DWCONV2D	12x12x64	12x12x64	3x3	1x1
L10	CONV2D	12x12x64	12x12x64	1x1	1x1
L11	DWCONV2D	12x12x64	6x6x64	3x3	2x2

输出经全局平均池化 + 全连接层分类。

量化

• 权重: INT8
• 偏置: INT32
• 缩放因子: INT32
• 激活函数: ReLU

所有权重和偏置编译时内嵌在代码中，无需外部模型文件。