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【模型】CenterFace:实用的边缘设备无锚人脸检测器
技术讨论

介绍

实用的边缘设备无锚人脸检测与对齐算法Centerface, 模型大小7.3M。 CenterFace-small 性能达到centerface的同时模型大小仅为2.3M。

file

运行环境

  • OpenCV 4.1.0
  • Numpy
  • Python3.6+

准确性

  • WIDER FACE val集结果:
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  • WIDER FACE test集结果:
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  • RetinaFace-mnet 是RetinaFace-MobileNet-0.25的简写,来自于非常好的工作insightface.
  • LFFD-v1 也是很好的工作LFFD.
  • CenterFace/CenterFace-small的测试方法是MULTI-SCALE,因为训练图像和测试图像尺度的不一致性,多尺度测试才能反应centerface的真实性能。 不过,对于SIO(原图单次推理),CenterFace在val集上也可以达到:92.2% (Easy), 91.1% (Medium) and 78.2% .
  • 关于Evaluation的一些思考:人脸检测小江湖
  • FDDB的结果:
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推理速度

  • NVIDIA RTX 2080TI推理耗时:
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Results
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作者:Star-Clouds
项目:CenterFace: Face as Point@GitHub

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