详解OpenVINO 模型库中的人脸检测模型

人脸检测模型

OpenVINO的模型库中有多我的脸检测模型，这些模型分别支持不一样场景与不一样分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不一样。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表以下：

从列表中能够看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征网络，ResNet152是高精度的特征网络，检测头分别支持SSD、FCOS、ATSS。

MobileNetv2版本的模型结构

深度可分离卷积



看懂上面的三张图就好拉！

ResNet网络

残差网络模型在2015年提出，OpenCV从3.3版本开始支持，相关的论文以下：

https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf

SqueezeNet网络

该模型与MobileNet网络都是支持移动端/端侧可部署的模型，2016提出，相关论文以下：

https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf

模型结构

检测模型

根据不一样的检测头，组合生成不一样的对象检测模型，这里三种常见的检测模型：

SSD检测

SSD论文中给出的是基于VGG-16做为backbone网络的，替换VGG为MobileNetV2，而后从第12个权重层开始提取特征到第14或者15个权重层，针对anchor预测与类别预测完成回归与分类损失计算，实现对象检测模型训练。

FCOS检测

跟YOLOv1类似是一个anchor-free的网络模型

多了一个中心输出来压制低质量的bounding box输出。

ATSS

ATSS的全称是自适应训练样本选择，

做者首先对比了RetinaNet与FCOS两种对象检测方法，发现对象检测在回归阶段的本质问题是如何选择正负样本，解决样本不平衡性问题，从而提出了一种新的正负样本选择定义方法-自适应训练样本选择（ATSS）。流程以下：

该方法能够得到更好的对象检测精度与mAP，适用RetinaNet与FCOS等对象检测网络。实际实验数据对比：

实验对比：

上面的OpenVINO的人脸检测模型列表中，MobileNetv2 + SSD/FCOS适用于速度优先，不一样分辨率的场景，ResNet152 + ATSS是OpenVINO模型库中的精度最高的人脸检测预训练模型。下面咱们就经过代码分别测试FCOS与ATSS两种检测模型的检测效果比较，针对同一张测试人脸图像，图示以下：

统一调整阈值为0.25，推理时间与检测人脸总数的对比图以下：

最终分别获得测试图像以下：
FCOS

ATSS

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