目前CNN人脸检测的准确路 人脸检测算法retinaface

代码：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace

https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface

 

论文基于RetinaNet进行改进，提出了RetinaFace。传统的目标检测框架RetinaNet只进行分类，边框预测。RetinaFace再此基础上，增加了人脸关键点landmark预测，稠密3D人脸预测。

主要贡献:

1. 人工在人脸检测数据集WIDER FACE 上标注了人脸的5个关键点，通过增加5个关键点的loss约束，使得在困难样本上的检测效果明星提升。
2. 增加了基于自监督的网格解码分支，用于预测3D人脸形状。
3. 在WIDER FACE 的hard 测试集上，取得了91.4%的效果。
4. 在IJB-C 测试集上，使用RetinaFace做预处理，可以获得更佳的人脸识别精度(TAR=89:59% for FAR=1e-6)
5. 采用mobileNetv1这样的轻量框架，RetinaFace可以在VGA分辨率下，单核cpu实现实时推理。
6. 贡献了人脸关键点的额外标注及其代码。

 

人脸的特点：

很小的长宽比，1:1 ---- 1:1.5 ，很大的尺度scale变化。

 

Two-stage v.s. single-stage ：

one-stage更高效，具有更高的召回率，缺点是误检率也大，框的定位不够准确。

 

Loss设计：

Lcls表示分类的loss，

Lbox表示人脸框的loss，

Lpts表示人脸关键点的loss,

Lpixel表示稠密3D人脸的2D投影图和原图之间的L1 loss。λ1-λ3 分别为0.25，0.1，0.01

 

Lpixel分支，使用了图卷积，相比传统卷积具有更少的参数量。

传统卷积的参数量大小为K*K*Cin*Cout,图卷积的参数量大小为K*Cin*Cout。其中K表示连接的线路个数。如上图，K=1表示和红色点直接相连，K=2表示距离红色点路径=2的所有点，K=3表示距离红色点路径=3的所有点。

稠密回归分支，分别通过图卷积预测形状和纹理参数Pst，维度为128维。相机参数Pcam，包括相机的位置，姿势，焦距，维度为7维。光源参数Pill，包括光源的位置，颜色，环境光颜色，维度为9维。通过这3个预测，生成3D的人脸mesh，然后再将其投影为2D的图片，计算其和输入图片的L1距离。

 

网络结构：

整体结构为Resnet-152+FPN，或者MobileNetv1+FPN的设计，其中FPN包括，P2，P3，P4，P5，P6共5个分支。

Context Module 模块，采用可变形卷积DCN来替换传统的3*3卷积。

 

Anchor设计：

 

WIDER FACE 额外标注：

作者将WIDER FACE中的人脸数据集分成5个档次，分别为无可置疑的68个关键点，可以标注68个关键点，无可置疑的5个关键点，可以标注5个关键点，可以被纹理区分。

 

实验结果：