【算法升级】仅有85K个参数的开源人脸检测算法

经过几个月不停地跳票，我们的人脸检测+关键点检测算法（libfacedetection@GitHub）第三版终于发布了！我们原计划春节假期发布，结果难度超出预期，一直推迟到了五一假期。

我们的人脸检测项目libfacedetection是一个开源项目，已经持续维护了很多年，在GitHub上已经获得10K星星。欢迎大家三连：使用、反馈和建议

最新版本的开源人脸检测库libfacedetection，有如下特点：

深度模型仅有85K个参数。
采用AVX512/AVX2/NEON指令提速。
代码简短和简洁，只有一千多行代码。
代码不依赖任何其他第三方库，只要平台能编译C++则可使用。
项目License采用3-Clause BSD License，可以商业应用。

与上一版相比有如下变化：

参数数量由2340K降到85K，参数量仅为上一版本的1/30。
弃用int8，采用float，节约数据类型转换时间，且代码更为简洁。
速度略有提升（提升速度好难，花了四五个月）。
训练程序采用我们新设计的EIoU损失函数，提升了准确率（论文：Hanyang Peng and Shiqi Yu, A Systematic IoU-Related Method: Beyond Simplified Regression for Better Localization, accepted by IEEE Transactions on Image Processing.)

相关速度和准确率参数如下：

主要贡献人：

这一版主要贡献人：于仕琪博士，彭涵阳博士，冯远滔同学

参考文献：

Hanyang Peng and Shiqi Yu, A Systematic IoU-Related Method: Beyond Simplified Regression for Better Localization, accepted by IEEE Transactions on Image Processing. （论文近日将上线）

相关阅读：

2020年3月26日：准确率提升：开源极快速CNN人脸检测库
2020年3月3日：算法升级！开源极快速CNN人脸检测新增人脸关键点功能
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想把算法提速十几倍可以这样做

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