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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。

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 - 我爱计算机视觉(aicvml),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:2019-08-30

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