强烈推荐！刷新两项记录的人脸检测算法 DSFD 开源了

去年十月份，腾讯优图发表于arXiv的论文DSFD：Dual Shot Face Detector刷新了 两个权威的人脸检测数据集 WIDERFACE 和 FDDB 上的新纪录，该文已被 CVPR 2019 接收，日前，优图官方已经将其开源了！

开源地址：

https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceDetection-DSFD

DSFD对尺度变化、图像模糊、光照、人脸姿态变化、镜面反射、化妆均具有鲁棒性。

技术突破

算法网络架构：

优图提出的DSFD人脸检测算法，主要有3点创新：

（1）设计了一种新的“特征增强”模块（FEM：FeatureEnhance Module）

FEM在采用Top-Down层间信息融合的同时，在同一“感受野”内做了更多的enhancement。因此在networkwidth and depth上学习到了更有效的context和semantic信息。

（2）提出了“分层锚点渐进”式的代价函数（PAL：ProgressiveAnchor Loss）

我们的模型采用了2个层级（hierarchy），基于第一层（low-level）和第二层（highlevel）的差异性，适配了不同的anchor。在训练过程中，PAL对整个模型形成了更有效的监督。

（3）设计了一种“改进的锚点匹配策略”（ImprovedAnchor Matching Strategy）

One-stage detector由于在输出层分配有密集的anchor，anchor与face匹配的好坏直接影响训练过程。我们在dataaugmentation过程中，充分考虑了不同大小的face和各个anchor的关系，提出了一种新的数据生成方法。

实验结果

在WIDER FACE 和 FDDB数据集均取得了精度第一。

在WIDER FACE数据集验证集和测试集的结果：

在WIDER FACE数据集验证集和测试集的结果：

一些检测结果示例：

开源代码是基于PyTorch的，官方给出了预训练模型，可以方便地在数据集验证测试。

开源协议为： Apache License 2.0。

这可能最近人脸领域最值得参考的一份代码了！

再发一遍地址：

https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceDetection-DSFD

大家也可于OpenCV中文网对话界面回复“DSFD”，即可收到百度云下载链接。

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