技術(shù)｜輕量級(jí)人臉檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)大盤點(diǎn)
人臉檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的老話題，應(yīng)用廣泛，研究者眾多，業(yè)界不僅在向著更準(zhǔn)的檢測(cè)算法前進(jìn)，輕量級(jí)檢測(cè)人臉?biāo)惴ㄒ渤蔀閼?yīng)用中的寵兒。本文總結(jié)了近年輕量級(jí)人臉檢測(cè)算法的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，其中不少已經(jīng)成為開(kāi)源社區(qū)的明星項(xiàng)目。
01 Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
Github star：4.8k
參量數(shù)：1.04~1.1MB，int8 量化后約300KB
Github：https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
檢測(cè)圖像效果（輸入分辨率：640x480）:
02 LFFD：A Light and Fast Face Detector for Edge Devices
Github star：919
參數(shù)量：6.1 M
一筐款通吃大小目標(biāo)、支持各種設(shè)備的人臉檢測(cè)器
paper：https://arxiv.org/abs/1904.10633
Github：https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices
03. libfacedetection
Github star：9.3k
參數(shù)量：3.34M
一個(gè)用于在圖像中進(jìn)行人臉檢測(cè)的開(kāi)源庫(kù)。人臉檢測(cè)速度可以達(dá)到1000FPS。
Github：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
04 ZQCNN
為國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者ZuoQing開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)推理庫(kù)，其人臉檢測(cè)實(shí)現(xiàn)的是MTCNN算法。
Github star：1.8k
Github：https://github.com/zuoqing1988/ZQCNN
檢測(cè)圖像效果：
05 CenterFace
Github star：9.3k
參數(shù)量：7.3MB，改進(jìn)版僅為2.3M
CenterFace是一種用于邊緣設(shè)備的實(shí)用的無(wú)錨人臉檢測(cè)和對(duì)齊算法。
Github：https://github.com/Star-Clouds/CenterFace
06 DBFace
Github star：650
參數(shù)量：7.03MB
DBFace是一個(gè)Anchor Free的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
Github ：https://github.com/dlunion/DBFace
檢測(cè)圖像效果：
DBFace上的結(jié)果（閾值= 0.2）
DBFace Small-H的結(jié)果（閾值= 0.3）
RetinaFace-MobileNetV2上的結(jié)果（閾值= 0.2）
CenterFace-MobileNetV2上的結(jié)果（閾值=？）
07 BlazeFace
一款專為移動(dòng)GPU推理量身定制的輕量級(jí)且性能卓越的人臉檢測(cè)器。
Github star：6.4k
paper：https://arxiv.org/pdf/1907.05047v1.pdf
Github：https://github.com/google/mediapipe
08 OpenVINO
該庫(kù)為Intel開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)推理庫(kù)，人臉檢測(cè)基于SSD算法，速度也是快的驚人。
Github star：1.1k
Github：https://github.com/openvinotoolkit/openvino
09 RetinaFace MobileNet0.25
Github star：6.5k
參數(shù)量：1.68M
Github：https://github.com/deepinsight/insightface/
10 MTCNN
Github star：2.4k
paper：https://arxiv.org/abs/1604.02878
Github：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
檢測(cè)圖像效果：
