重磅!2K 图像 90FPS,中科院开源轻量级通用人脸检测器

代码模型 Admin ⋅ 于 3个月前 ⋅ 689 阅读

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论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.10633
代码: https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices
演示: https://github.com/becauseofAI/MobileFace
https://github.com/becauseofAI/HelloFace

论文简介
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之前极市平台有推过人脸资源的精选GitHub项目 HelloFace:人脸资源精选(代表性工作、最新研究、论文、代码等)MobileFace移动端人脸全栈项目,而今天要给大家推荐的是一篇最新的单类目标检测论文LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices。这篇论文为北京工业大学与中科院自动化所团队共同著作,提出了一个实用的通用型人脸检测器LFFD,能够实现2K甚至4K图像的实时检测。



论文亮点
1.是一项兼具创新性、突破性和实用性的目标检测工作,在单类目标检测上做到了极致,能极致平衡准确率与速度
2.基于Anchor-Free思想,提出了感受野就是自然的锚框(Receptive Field Is Natural Anchor)
3.在未作任何优化情况下就实现了“2K图像输入的实时检测”
4.网络极其简单,可以在任何平台上快速部署,已经完成人脸的检测,正在延展到其他的类别,如人头、行人、车辆等



实验结果展示及对比

  • WIDER FACE val set 准确率
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  • WIDER FACE test data 准确率
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  • FDDB上准确率
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  • NVIDIA GTX TITAN Xp (MXNet+CUDA 9.0+CUDNN7.1)速度对比
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  • NVIDIA TX2 (MXNet+CUDA 9.0+CUDNN7.1)上速度对比
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  • Respberry Pi 3 Model B+ (ncnn)上速度对比
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LFFD推理时长大展示
硬件平台:NVIDIA Jetson NANO, CUDA 10.0, CUDNN 7.5.0, TensorRT 5.1.6
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硬件平台:NVIDIA RTX 2080TI, CUDA 10.0, CUDNN 7.4.2, TensorRT 5.1.5.0(推理最优,2K图像达到92.63FPS)
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硬件平台:NVIDIA GTX 1060(laptop), CUDA 10.0, CUDNN 7.4.2, TensorRT 5.1.5.0
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如果跑在更好的硬件平台,4K实时完全无意外了


总结
LFFD效果在速度与准确率平衡上的确是非常不错的,代码已经开源,大家可以去尝试跑跑效果,别忘了去star下这个项目~

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