經過一年的各種嘗試、調試、測試以及無數次失敗，我們的開源人臉檢測算法再次升級。我們團隊專注人臉檢測優化十幾年，一直持續優化，向著最簡單的算法努力。

新版本提升：

• 計算量更小，速度提升約20%；

• 模型尺寸精簡36%（85K參數降低至54K）

• 準確率有所提升（WIDER測試：AP_easy=0.887, AP_medium=0.871, AP_hard=0.768）

開源人臉檢測庫libfacedetection，有如下特點：

• 深度模型僅有54K個參數。
  

• 采用AVX512/AVX2/NEON指令提速。
  

• 代碼簡短和簡潔，只有一千多行代碼。

• 代碼不依賴任何其他第三方庫，只要平臺能編譯C++則可使用。

• 項目License采用3-Clause BSD License，可以商業應用。

我們的開源人臉檢測項目的網址是https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection，在GitHub上已經獲得11.2K星。歡迎大家三連（使用、反饋和建議）

主要貢獻人：

• 這一版主要貢獻人：吳偉同學?

參考文獻：

• Yuantao Feng,?Shiqi Yu,?Hanyang Peng,?Yan-ran Li and Jianguo Zhang,?Detect Faces Efficiently: A Survey and Evaluations,?IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science,vol. 4, no. 1, pp. 1-18, Jan. 2022.

• Hanyang Peng and Shiqi Yu, A Systematic IoU-Related Method: Beyond Simplified Regression for Better Localization,?IEEE Transactions on Image Processing,?vol. 30, pp. 5032-5044, 2021.?

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• 2020年3月26日：準確率提升：開源極快速CNN人臉檢測庫
  

• 2020年3月3日：算法升級！開源極快速CNN人臉檢測新增人臉關鍵點功能
  

• 期末作業實現一個CNN
  

• 為什么手搓一個簡版CNN并不難
  

• 想把算法提速十幾倍可以這樣做

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【速度↑20%模型尺寸↓36%】极简开源人脸检测算法升级的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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