现在看张实时动态人脸检测图,这张gif动态图显示了LFFD人脸检测算法,它可以在Nvidia GPU上的1080p图像上运行16ms。 作者简介: 今天推荐一种新的单类目标检测纸LFFD:用于边缘设备的轻型和快速面部检测器。本文是北京工业大学与中国科学院自动化研究所的联合工作。它提出了一种实用的通用人脸检测器LFFD,它可以实现2K甚至4K图像的实时检测。 论文摘要 1,是一项创新,突破,实用的目标检测工作,实现了单类目标检测的最终目标,可以达到最终的平衡精度和速度。 2.基于无锚的想法,提出了感受野是自然锚。 3.无需任何优化即可实现“2K图像输入的实时检测”。 4.网络非常简单,可以在任何平台上快速部署,完成面部检测,并扩展到其他类别,如头,行人,车辆等。 LFFD在人脸检测领域并不是最准确的,但作为最近的轻量级人脸检测模型的代表,它是非常实用的。 查看LFFD与其他最先进算法之间的准确性比较。 WIDER FACE验证集的准确性比较: WIDER FACE测试集的准确度比较: FDDB数据集的准确性比较: 虽然精确度不是最高水平,但其模型尺寸仅为9M,速度被推断为其亮点。 NVIDIA GTX TITAN Xp(MXNet + CUDA 9.0 + CUDNN7.1)配置的推断速度: 推荐的NVIDIA TX2速度(MXNet + CUDA 9.0 + CUDNN7.1)配置: Raspberry Pi 3 Model B +(ncnn)配置中的推断速度: 正如该报的标题所说,它是一款轻便快速的边缘设备面部探测器。值得一提的是,上述评估是在Python中完成的,转换为C ++代码应该能够实现更高的速度。 不仅速度快,作者指出LFFD不仅适用于人脸检测,而且还是一种通用的目标探测器,也可以扩展到行人探测,头部探测,车辆探测等。 作者计划稍后为上述任务开源预训练模型。 此外,LFFD还具有以下优点: 通过添加更多CNN图层,您可以覆盖延迟有限的较大比例目标(例如典型的自拍场景人脸); 检测小目标的能力非常出色,并且在非常高的分辨率(例如8K或更大)下,可以检测其间10个像素的目标; 使用的网络操作很常见,可以轻松部署到任何设备。 总结一下 LFFD效果在速度和准确性的平衡方面确实很好。代码是开源的,您可以尝试运行该效果。 LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices 论文地址:https:///abs/1904.10633 开源地址: https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices |
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