专栏首页贾志刚-OpenCV学堂LFFD:轻量级人脸检测器,不止是快

LFFD:轻量级人脸检测器,不止是快

来源:公众号 我爱计算机视觉 授权转载

上面的gif图展示的是LFFD人脸检测算法,在Nvidia GPU上对1080P的图像可以跑到16ms左右。

该算法出自论文:

LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices

https://arxiv.org/abs/1904.10633

代码开源地址:

https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices

LFFD在人脸检测领域并不是精度最高的,但作为近来轻量级人脸检测模型的代表,却是极具实用价值的。

请看LFFD与其他state-of-the-art算法的精度比较。

在WIDER FACE 验证集上的精度比较:

在WIDER FACE 测试集上的精度比较:

在FDDB 数据集上的精度比较:

虽然精度并不是最高水平的,但其模型大小仅9M,推断速度更是其亮点。

在NVIDIA GTX TITAN Xp (MXNet+CUDA 9.0+CUDNN7.1)配置下的推断速度:

在NVIDIA TX2 (MXNet+CUDA 9.0+CUDNN7.1)配置下的推断速度:

在树莓派 3 Model B+ (ncnn) 配置下的推断速度:

正如其论文名所说面向边缘设备的轻量且快速的人脸检测器。值得一提的是,上述评测是在Python下做的,转成C++代码应该能获得更高的速度。

不止是快,作者指出,LFFD不仅仅适用于人脸检测,实则是通用的一类目标检测器,也同样可扩展到行人检测、人头检测、车辆检测等。

作者计划后期将上述任务的预训练模型开源。

另外,LFFD还有如下优势:

  1. 通过添加更多CNN层,可以覆盖更大尺度的目标(比如典型的自拍场景人脸),而增加的延迟有限;
  2. 检测小目标能力突出,在极高分辨率(比如8K或更大)画面,可以检测其间10个像素大小的目标;
  3. 使用的网络操作是常见的,可以轻松部署到任何设备。

简单概括:通吃大小目标,支持各种设备^_^

感谢作者的开源~

https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices

本文分享自微信公众号 - OpenCV学堂(CVSCHOOL),作者:CV君

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-09-02

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • anchor-free对象检测网络CornerNet详解

    一类是以Faster-RCNN/Mask-RCNN为代表的two-stage检测器,第一阶段通过RPN网络产生大量的推荐区域,第二阶段通过对这些区域分类输出实现...

    OpenCV学堂
  • 图形图像算法中必须要了解的设计模式(3)

    随着信息的多元化,信息的概念不仅仅指的是文字,它还包含图片、声音、视频等其它丰富的信息。文字信息越来越多地被图片、声音、视频信息所替代,而视频又是由一针一针的图...

    OpenCV学堂
  • OpenCV金字塔图像分辨率重建与融合

    图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来宽高的1/2(宽高缩小一半)、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像,叠加在一起就形成了图像金字塔...

    OpenCV学堂
  • LFFD:轻量级人脸检测器,不止是快

    上面的gif图展示的是LFFD人脸检测算法,在Nvidia GPU上对1080P的图像可以跑到16ms左右。

    CV君
  • ThinkSNS Plus 2.0 产品体验报告

    一款全平台综合性社交系统,为国内外大中小企业和创业者提供社会化软件研发及技术解决方案。

    ThinkSNS
  • 小人脸检测 - Finding Tiny Faces

    https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/index.html code: https://github.com/peiyu...

    用户1148525
  • 宝塔LNMP环境 防CC攻击

    实测:1核1G内存撑住700多代理IP持续攻击,屹立不倒,且CPU在45%左右徘徊。

    周俊辉
  • 金蝶的EAS和服务不仅累跨了企业 也失去了信誉

    题目上写的问题,我的答案留到最后,先说说我和我的公司的经历。 我的单位是一个所谓的国有大型公司,所以上ERP采用了名义上最为公正的招标程序,这也是最容易让某些不...

    人称T客
  • 虚拟现实:HoloLens 远超科幻的想象

    大数据文摘
  • LeetCode55. 跳跃游戏

     首先创建一个index数组,存储当前位置最大可达的数组下标,就以样例1来举例,输入是[2,3,1,1,4],那么对应的这个index数组就是[2,4,3...

    mathor

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券