基于深度残差金字塔网络的实时多人脸关键点定位算法

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针对人脸关键点定位算法需要分为人脸区域检测与单人脸关键点定位两个步骤,导致处理时间成倍增加的情况,提出一步到位的实时且准确的人脸关键点定位算法。该算法将人脸关键点坐标生成对应的热度图作为数据标签,利用深度残差网络作前期的图像特征提取,使用特征金字塔网络融合在不同网络深度中表征不同尺度感受野的信息特征,应用中间监督思想,级联多个预测网络由粗到精地一次性回归图中所有人脸的关键点,而无需人脸检测步骤。在保持高定位精度的同时,网络完成一次前向传播只需要约0.0075s(约133FPS),满足了实时人脸关键点定位的要求。目前在Wider Facial Landmark dataset(WFLW)测试集中取得了6.06%的平均误差(Mean error)与11.70%的错误率(Failure rate)。
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