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人臉檢測(cè)為目標(biāo)檢測(cè)的特例，是商業(yè)化最早的目標(biāo)檢測(cè)算法，也是目前幾乎各大CV方向AI公司的必爭(zhēng)之地。

WIDER FACE數(shù)據(jù)集是由香港中文大學(xué)發(fā)布的大型人臉數(shù)據(jù)集，含32,203幅圖像和393,703個(gè)高精度人臉包圍框，該庫(kù)中人臉包含尺度、姿態(tài)、表情、遮擋和光照等變化。

WIDER FACE 幾乎是目前評(píng)估人臉檢測(cè)算法最權(quán)威的數(shù)據(jù)集。

RetinaFace 是今年5月份出現(xiàn)的人臉檢測(cè)算法，當(dāng)時(shí)取得了state-of-the-art，作者也開(kāi)源了代碼，過(guò)去了兩個(gè)月，目前僅以極其微弱的精度差屈居第二名，但因?yàn)榈谝幻腁InnoFace算法（來(lái)自北京創(chuàng)新奇智公司）沒(méi)有開(kāi)源，所以目前RetinaFace可稱得上是目前最強(qiáng)的開(kāi)源人臉檢測(cè)算法。

RetinaFace來(lái)自論文RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild，作者來(lái)自帝國(guó)理工學(xué)院、InsightFace、Middlesex University London、FaceSoft。

相信很多朋友對(duì)InsightFace并不陌生，它是目前針對(duì)2D與3D人臉?lè)治?#xff08;含檢測(cè)、識(shí)別、對(duì)齊、屬性識(shí)別等）最知名和開(kāi)發(fā)者最活躍的開(kāi)源庫(kù)。RetinaFace代碼已經(jīng)并入該庫(kù)。

下圖為在WIDER FACE?數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證集三個(gè)子集的排名靠前的算法結(jié)果曲線和精度：

下圖為在WIDER FACE 數(shù)據(jù)集上測(cè)試集三個(gè)子集的排名靠前的算法結(jié)果曲線和精度：

在6個(gè)子集中，RetinaFace取得1個(gè)第一名，2個(gè)并列第1名，3個(gè)以極其微弱精度差屈居于第二名。

RetinaFace使用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：

其主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在損失函數(shù)的設(shè)計(jì)。

下圖說(shuō)明了RetinaFace的核心思想：

在人臉檢測(cè)多任務(wù)學(xué)習(xí)中，除了傳統(tǒng)的人臉?lè)诸悡p失函數(shù)和包圍框回歸損失函數(shù)，作者額外標(biāo)注了人臉 5?點(diǎn)信息，并以此引入人臉對(duì)齊的額外監(jiān)督信息損失函數(shù)，還引入了self-supervised解碼分支預(yù)測(cè)3D人臉信息分支。

集合了更多監(jiān)督信息和自監(jiān)督信息，是 RetinaFace 取得成功的關(guān)鍵。

很多時(shí)候，人臉檢測(cè)是為了后續(xù)的識(shí)別，作者特意將檢測(cè)結(jié)果送入人臉驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)，在IJB-C test set上測(cè)試結(jié)果表明可以提高ArcFace的人臉驗(yàn)證精度(TAR=89.59% for FAR=1e-6)。

由上圖可知，相對(duì)于MTCNN，在助力人臉驗(yàn)證上有一致性精度提高的表現(xiàn)。

更為難能可貴的是，使用輕量級(jí)骨干網(wǎng)絡(luò)，RetinaFace算法在CPU上測(cè)試VGA圖片可以達(dá)到實(shí)時(shí)。如下圖：

感謝作者的開(kāi)源，歡迎給大佬加星！

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf

代碼地址：

https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace

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