1、MTCNN_face_detection_alignment
出典：自分自身を紹介
プロジェクト住所：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
プロジェクトの説明：MTCNN 2016 ECCV紙https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdf、産業用アプリケーションで現在より成功上陸により、多くの企業がMTCNN検出モジュールまたはその加速バージョン、MTCNNを使用しますモデルによるキーポイントマルチタスク方法、顔の時間枠情報や重要な情報を得ることができる推論としての顔検出と検出研修
推奨理由：顔検出フィールドは非常に古典的です
出典：自分自身を紹介
プロジェクト住所：https://github.com/zeusees/FaceBoxes
プロジェクトの説明：紙からFaceBoxes FaceBoxes：CPU Aリアルタイム顔検出器を高精度では、リアルタイム検出のための方法では、CPUに達成することができますが、精度が悪いわけではありません。プロジェクトはカフェのバージョン、明確に説明するためのステップである、それはすぐに再現することができます。与えられたFaceBoxesは、非常に高速に検出された床を製造するための方法として使用することができ、既存のスピードはまだ最適化の余地があります。
推奨される理由：既存の論文を再現または最適化するために、紙FaceBoxesを再現するプロジェクト、オープンソースプロジェクトで研究者に提供し、ヘルプの研究者。
出典：自分自身を紹介
プロジェクト住所：https://github.com/mahyarnajibi/SSH
项目描述：该项目是ICCV2017论文SSH:Single Stage Headless Face Detector作者自己开源的项目，算是官方开源项目了。SSH也算是人脸检测中一个经典的方法，具有较高的精度和较快的速度。项目实现了论文中的很多细节，并且复现过程也讲解详细，容易实现。美中不足的是论文中的Pyramid方式，该项目没有实现。
推荐理由：官方开源，具有一定的权威性，最终效果也很不错。
PS：这里再推荐一个带有关键点检测的SSH，项目地址：https://github.com/ElegantGod/SSHA，这个项目中，作者自己标注了WIDER FACE的关键点信息，并提供了带有关键点检测的模型参数，同时从结果来看比官方开源的SSH在FDDB上精度稍微高一丢丢。
4、S3FD:Single Shot Scale-invariant Face Detector
来源：自荐
项目地址：https://github.com/yxlijun/S3FD.pytorch
项目描述：该项目是论文S3FD:Single Shot Scale-invariant Face Detector的pytorch复现版本。S3FD目前在FDDB的评测中排在前几位，属于精度较高的人脸检测方法。论文主要解决人脸尺度问题，进一步提升对小脸的检测。
推荐理由：人脸检测精度高的开源项目
5、Deep Learning Papers Translation(CV)
来源：内部推荐
プロジェクト住所：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation
プロジェクトの説明：プロジェクトが非面に関連して、内部の勧告をランダム記事、分類、検出、OCR、および軽量モデルを含むいくつかの論文のフィールドCV翻訳の主な内容は、紙のオリジナルの英語版を見ることが好きではない、缶を選択しましたフォローアップを推測し、このプロジェクトに従ってくださいも更新
推奨される理由：紙の翻訳、当社の研究者の利便性
