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摘要
在不受限制的场景下,人脸检测大多部署在移动端或者边缘设备上,这些设备计算能力低且内存较小。使用无锚检测思想,基于CenterNet无锚检测器,提出以人脸为点的检测方法。不需要人工预先设置锚框,也不需要使用非极大值抑制来后处理,模型变得简单且高效。模型的骨干网络使用改进的ShuffleNetV2,轻量级网络保证了模型参数少,性能高效,可以部署在边缘设备或者移动设备上。使用人脸检测数据集WIDERFACE来训练网络模型,这个是数据集包含了多种环境下的不同尺度大小的人脸,适用于非约束环境下人脸检测。此方法在FDDB上实现了超高精度(平均精度值(AP)为97.6%),实现了速度和精度的平衡。
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