10、EfficientSRFace：用于精确人脸检测的超分辨率增强高效网络

EfficientSRFace：用于精确人脸检测的超分辨率增强高效网络

在计算机视觉领域，人脸检测是一项基础且关键的任务。随着深度学习的发展，卷积神经网络在人脸检测中取得了显著进展，但低分辨率人脸检测仍是一个具有挑战性的问题。本文将介绍一种名为EfficientSRFace的高效人脸检测架构，它通过引入特征级超分辨率重建网络，有效提升了低分辨率人脸的检测精度。

1. 背景与动机

1.1 人脸检测现状

近年来，深度卷积神经网络（CNNs）推动了人脸检测的研究，深度模型凭借其强大的表征能力，在性能上超越了传统模型。为追求高性能，许多重量级人脸检测器被设计出来，但这些模型通常参数过多、架构复杂，计算成本高昂。例如，先进的DSFD检测器拥有超过1亿个参数，计算量高达300G+ MACs。

为了提高计算效率，人们也设计了各种轻量级网络，但这些模型往往以牺牲准确性为代价，在实际应用中性能不佳。近期，研究者们致力于设计高效网络，EfficientFace检测器就是为解决效率与准确性之间的平衡问题而提出的。

1.2 低分辨率人脸检测挑战

在现实场景中，低分辨率人脸在密集人脸检测任务中占比很大。例如，在拥挤场景的低质量图像中，存在大量小尺寸人脸，这些人脸包含的视觉线索有限，难以与其他小物体区分，给准确检测带来了巨大挑战。尽管当前的深度检测器取得了巨大成功，但在低分辨率人脸检测方面仍然容易出现精度下降的问题。

2. 相关工作

2.1 人脸检测方法

随着通用目标检测深度网络的快速发展，人脸检测也取得了显著进展。近期，各种重量级人脸检测器被设计出来以实现精确的人脸检测，