基于CenterFace的模型优化记录

最新推荐文章于 2024-12-10 02:11:12 发布

追逐程序梦想者

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文章标签：算法 python 人工智能深度学习机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/113523600

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本文记录了基于CenterFace的人脸检测模型优化过程，包括模型结构、损失函数、目标生成和推理方法。通过调整训练尺寸、特征融合策略、减少关键点输出和模型剪枝，成功降低了FLOPs并保持高精度，适用于移动端应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、序

CenterFace是基于CenterNet的一种AnchorFree人脸检测模型。在widerface上性能虽然没有超过SOTA(Retinaface),但是胜于推理速度较快(不需要NMS)，模型结构简单，便于移植部署。

二、背景

模型主要是使用在移动端App中，需要满足：

上传图片后返回带有人脸检测框的结果图片。
打开摄像头实时进行检测并拍照，返回检测后的图片。
需要在室内、室外、白天，晚上场景下均可使用，受众群体密集度比较高，需要支持戴口罩检测，Recall和precision均要求比较高（大于90%）。
需要支持大小人脸检测。样例如下，难点在于支持小人脸检测以及小模型优化。

三、CenterFace

本节先简单介绍一下CenterFace模型

模型结构

CenterFace模型构造比较简单，基础backbone+FPN+head即完成网络构建。1. backbone模型上采

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