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轉(zhuǎn)載自我愛計(jì)算機(jī)視覺人臉檢測為目標(biāo)檢測的特例，是商業(yè)化最早的目標(biāo)檢測算法，也是目前幾乎各大CV方向AI公司的必爭之地。

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 幾乎是目前評估人臉檢測算法最權(quán)威的數(shù)據(jù)集。

RetinaFace 是今年5月份出現(xiàn)的人臉檢測算法，當(dāng)時(shí)取得了state-of-the-art，作者也開源了代碼，過去了兩個(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(來自北京創(chuàng)新奇智公司)沒有開源，所以目前RetinaFace可稱得上是目前最強(qiáng)的開源人臉檢測算法。

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

極市曾有幸邀請本論文一作鄧健康博士進(jìn)行線上分享，也對RetinaFace做了簡單介紹，回放視頻如下：第42期直播回放：鄧健康-CVPR2019:構(gòu)建高效的人臉識別系統(tǒng)

相信很多朋友對InsightFace并不陌生，它是目前針對2D與3D人臉分析(含檢測、識別、對齊、屬性識別等)最知名和開發(fā)者最活躍的開源庫。RetinaFace代碼已經(jīng)并入該庫。

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)。

下圖說明了RetinaFace的核心思想：

在人臉檢測多任務(wù)學(xué)習(xí)中，除了傳統(tǒng)的人臉分類損失函數(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，人臉檢測是為了后續(xù)的識別，作者特意將檢測結(jié)果送入人臉驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)，在IJB-C test set上測試結(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，使用輕量級骨干網(wǎng)絡(luò)，RetinaFace算法在CPU上測試VGA圖片可以達(dá)到實(shí)時(shí)。如下圖：

感謝作者的開源，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

-完-

*延伸閱讀

• 人臉檢測與識別的趨勢和分析

• 刷新WIDER Face多項(xiàng)記錄！創(chuàng)新奇智提出高性能精確人臉檢測算

• 以人為本的計(jì)算機(jī)視覺研究：WIDER Challenge 2019(人臉檢測/行人檢測/人物檢索)

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總結(jié)

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