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人臉檢測是計算機視覺中的老話題，應用廣泛，研究者眾多，業界不僅在向著更準的檢測算法前進，輕量級檢測人臉算法也成為應用中的寵兒。本文總結了近年輕量級人臉檢測算法的開源實現，其中不少已經成為開源社區的明星項目。

01

Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

Github star：4.8k

參量數：1.04~1.1MB，int8 量化后約300KB

Github：https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

檢測圖像效果（輸入分辨率：640x480）:

02

LFFD：A Light and Fast Face Detector for Edge Devices

Github star：919

參數量：6.1 M

一筐款通吃大小目標、支持各種設備的人臉檢測器

paper：https://arxiv.org/abs/1904.10633

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

03

libfacedetection

Github star：9.3k

參數量：3.34M

一個用于在圖像中進行人臉檢測的開源庫。人臉檢測速度可以達到1000FPS。

Github：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection

04

ZQCNN

為國內開發者ZuoQing開源的深度學習推理庫，其人臉檢測實現的是MTCNN算法。

Github star：1.8k

Github：https://github.com/zuoqing1988/ZQCNN

檢測圖像效果：

05

CenterFace

Github star：9.3k

參數量：7.3MB，改進版僅為2.3M

CenterFace是一種用于邊緣設備的實用的無錨人臉檢測和對齊算法。

Github：https://github.com/Star-Clouds/CenterFace

06

DBFace

Github star：650

參數量：7.03MB

DBFace是一個Anchor Free的網絡結構。

Github ：https://github.com/dlunion/DBFace

檢測圖像效果：

DBFace上的結果（閾值= 0.2）

DBFace Small-H的結果（閾值= 0.3）

RetinaFace-MobileNetV2上的結果（閾值= 0.2）

CenterFace-MobileNetV2上的結果（閾值=？）

07

BlazeFace

一款專為移動GPU推理量身定制的輕量級且性能卓越的人臉檢測器。

Github star：6.4k

paper：https://arxiv.org/pdf/1907.05047v1.pdf

Github：https://github.com/google/mediapipe

08

OpenVINO

該庫為Intel開源的深度學習推理庫，人臉檢測基于SSD算法，速度也是快的驚人。

Github star：1.1k

Github：https://github.com/openvinotoolkit/openvino

09

RetinaFace MobileNet0.25

Github star：6.5k

參數量：1.68M

Github：https://github.com/deepinsight/insightface/

10

MTCNN

Github star：2.4k

paper：https://arxiv.org/abs/1604.02878

Github：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment

檢測圖像效果：

來源：機器人創新生態

注：本圖文系網絡轉載，文中為作者獨立觀點，不代表本號立場；如有侵權煩請聯系處理。