Pesquisa e Publicações
SCRFD
Redistribuição de amostras e computação para detecção facial eficiente
O SCRFD foi projetado para entregar alta precisão de detecção facial sob restrições rígidas de latência e computação, em deployments edge, mobile e de servidor.
Detalhes do artigo
SCRFD: Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection
Publicação
ICLR 2022
Autores
Jia Guo, Jiankang Deng, Alexandros Lattas, Stefanos Zafeiriou
Visão geral da pesquisa
O SCRFD melhora a eficiência redistribuindo tanto o foco de treinamento quanto a computação do modelo, concentrando o orçamento onde mais importa. O resultado é uma família de detectores que equilibra precisão e throughput para sistemas de produção que exigem inferência em tempo real ou em edge.
Aplicações em produção
- Câmeras edge, quiosques e terminais inteligentes
- Detecção facial on-device para apps mobile de IA
- Pipelines de pré-processamento de vídeo de alto throughput
- Localização facial no servidor antes de reconhecimento ou análise de liveness
Exemplo de código
Inspecionar detecções do SCRFD com buffalo_l
Carregue o buffalo_l, execute a detecção em uma imagem densa e imprima as caixas faciais e keypoints retornados para pipelines de produção.
1import cv22from insightface.app import FaceAnalysis34app = FaceAnalysis(name="buffalo_l")5app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))67img = cv2.imread("crowd.jpg")8if img is None:9 raise FileNotFoundError("input image not found")1011faces = app.get(img)1213for 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}")Principais contribuições
Redistribui amostras e computação para melhorar o trade-off precisão-velocidade em vez de apenas aumentar o tamanho do modelo.
Suporta vários níveis de deployment, ajudando equipes a escolher um detector adequado a restrições mobile, embarcadas, desktop ou de servidor.
Entrega forte desempenho em WIDER FACE mantendo-se prático para pipelines de inferência em tempo real.
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