Recherche et Publications

SCRFD

Redistribution des échantillons et du calcul pour une détection faciale efficiente

SCRFD est conçu pour offrir une forte précision de détection faciale sous des contraintes strictes de latence et de calcul, sur déploiements edge, mobiles et serveurs.

Détails de l’article

SCRFD: Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection

Publication

ICLR 2022

Auteurs

Jia Guo, Jiankang Deng, Alexandros Lattas, Stefanos Zafeiriou

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Vue d’ensemble de la recherche

SCRFD améliore l'efficience en redistribuant à la fois la pondération d'entraînement et la charge de calcul du modèle, afin de concentrer le budget là où il compte le plus. Le résultat est une famille de détecteurs qui équilibre bien précision et débit pour les systèmes de production exigeant une inférence temps réel ou edge.

Applications en production

Caméras edge, bornes et terminaux intelligents
Détection faciale on-device pour applications mobiles d'IA
Pipelines de prétraitement vidéo à haut débit
Localisation faciale côté serveur avant reconnaissance ou analyse de vivacité

Exemple de code

Inspecter les détections SCRFD avec buffalo_l

Chargez buffalo_l, lancez la détection sur une image dense et affichez les boîtes faciales et les points clés renvoyés pour les pipelines de production.

demo.py

1import cv2
2from insightface.app import FaceAnalysis
3
4app = FaceAnalysis(name="buffalo_l")
5app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
6
7img = cv2.imread("crowd.jpg")
8if img is None:
9    raise FileNotFoundError("input image not found")
10
11faces = app.get(img)
12
13for index, face in enumerate(faces):
14    bbox = face.bbox.astype(int).tolist()
15    kps = face.kps.astype(int).tolist()
16    print(f"face {index}: bbox={bbox}")
17    print(f"face {index}: keypoints={kps}")

Contributions clés

Redistribue échantillons et calcul pour améliorer le compromis précision-vitesse plutôt que de simplement augmenter la taille du modèle.

Prend en charge plusieurs niveaux de déploiement, ce qui aide les équipes à choisir un détecteur adapté aux contraintes mobiles, embarquées, desktop ou serveur.

Offre de solides performances sur WIDER FACE tout en restant pratique pour des pipelines d'inférence temps réel.

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