Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Centerface — это практичный алгоритм для обнаружения и выравнивания лиц на периферийных устройствах. Размер модели составляет 7,3 М. Существует также версия CenterFace-small, которая достигает производительности Centerface, но имеет размер модели всего 2,3 М.
Результаты для WIDER FACE val-набора:
| Модель | Лёгкий набор | Средний набор | Сложный набор |
|---|---|---|---|
| FaceBoxes | 0,840 | 0,766 | 0,395 |
| FaceBoxes 3.2× | 0,798 | 0,802 | 0,715 |
| RetinaFace-mnet | 0,887 | 0,870 | 0,792 |
| LFFD-v1 | 0,910 | 0,881 | 0,780 |
| LFFD-v2 | 0,837 | 0,835 | 0,729 |
| CenterFace | 0,935 | 0,924 | 0,875 |
| CenterFace-small | 0,931 | 0,924 | 0,870 |
Результаты для WIDER FACE test-набора:
| Модель | Лёгкий набор | Средний набор | Сложный набор |
|---|---|---|---|
| FaceBoxes | 0,839 | 0,763 | 0,396 |
| FaceBoxes 3.2× | 0,791 | 0,794 | 0,715 |
| LFFD-v1 | 0,910 | 0,881 | 0,780 |
| LFFD-v2 | 0,837 | 0,835 | 0,729 |
| CenterFace | 0,932 | 0,921 | 0,873 |
Модель обучалась только на данных из WIDER FACE train set.
RetinaFace-mnet (RetinaFace-MobileNet-0.25) взята из отличной работы insightface. LFFD-v1 — также хорошая работа LFFD. Методы тестирования CenterFace и CenterFace-small — MULTI-SCALE, поскольку масштаб тренировочных и тестовых изображений не совпадает, и многомасштабное тестирование позволяет отразить реальную производительность centerface. Однако для SIO (однократное распознавание исходного изображения) CenterFace на val-наборе может достигать 92,2% (лёгкий), 91,1% (средний) и 78,2%, а RetinaFace-mnet на val-наборе — 89,6% (лёгкий), 87,1% (средний) и 68,1%.
Некоторые мысли об оценке можно найти в evaluation.md.
Результаты FDDB:
| Модель | Оценка по кривым ROC |
|---|---|
| RetinaFace-mnet | 96,0@1000 |
| LFFD-v1 | 97,3@1000 |
| LFFD-v2 | 97,2@1000 |
| CenterFace | 98,0@1000 |
| CenterFace-small | 98,1@1000 |
Время вывода на NVIDIA RTX 2080TI:
| Разрешение | 640×480 | 1280×720 (704) | 1920×1080 (1056) |
|---|---|---|---|
| RetinaFace-mnet | 5,40 мс | 6,31 мс | 10,26 мс |
| LFFD-v1 | 7,24 мс | 14,58 мс | 28,36 мс |
| CenterFace | 5,5 мс | 6,4 мс | 8,7 мс |
| CenterFace-small | 4,4 мс | 5,7 мс | 7,3 мс |
Приглашаем присоединиться к QQ Group (912759877) для обсуждения, включая, но не ограничиваясь, обнаружением лиц, плотным выравниванием, живыми выступлениями и 3D-реконструкцией.
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )