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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

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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.

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}")

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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