视学算法分享
作者 | cunjian
编译 | CV君
转自 | 我爱计算机视觉
【导读】向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库，其在CPU上的运行速度可达100 fps。
项目地址：
https://github.com/cunjian/pytorch_face_landmark
该库支持68点正面/半正面和39点侧脸的特征点检测，支持不同的主干网络，支持使用ONNX的推断。
该库人脸检测使用MTCNN算法，特征点检测是基于坐标回归的方法。
请看一段该库在 300 VW上检测视频：
在300W数据集上的正面人脸检测结果示例：
在Menpo数据集上的半正面人脸检测结果示例：
在Menpo数据集上的侧脸检测结果示例：
使用不同的主干网在300W数据集上的精度结果：
使用不同的轻量级主干网和不同分辨率图像在300W数据集上的检测结果：
可见参数量都很小，除了在Challenge子集，其他精度下降并不是很大，而且后两者可以实现 100 fps的速度。
测试推断：
对同一文件夹下图像进行批量测试兵保存结果：
python3 -W ignore test_batch_mtcnn.py
使用ONNX优化、MTCNN用于人脸检测并通过摄像头采集图像测试：
python3 -W ignore test_camera_mtcnn_onnx.py
使用ONNX优化、轻量级人脸检测并通过摄像头采集图像测试（可达到实时）：
python3 test_camera_light_onnx.py
项目地址：
https://github.com/cunjian/pytorch_face_landmark
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