← Назад к исследованиям

Исследования и Публикации

RetinaFace

Одноэтапная плотная локализация лиц в естественных условиях

RetinaFace объединяет точное обнаружение лиц с надёжной локализацией пяти ключевых точек, формируя удобный фронтенд для конвейеров, ориентированных на распознавание и выравнивание.

Сведения о статье

RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild

Публикация

CVPR 2020

Авторы

Jiankang Deng, Jia Guo, Yuxiang Zhou, Jinke Yu, Irene Kotsia, Stefanos Zafeiriou

Открыть статью

Обзор исследования

RetinaFace ориентирован на обнаружение сложных лиц в реальных сценах и одновременно возвращает ключевые точки, которые повышают качество выравнивания. Такая комбинация полезна не только в бенчмарках обнаружения, но и в корпоративных системах, где точность распознавания зависит от стабильной обрезки и нормализации позы.

Сценарии применения

  • Обнаружение и выравнивание лиц перед распознаванием
  • Видеоаналитика в реальном времени и камеры на проходных
  • Загрузка изображений, обрезка и нормализация портретов
  • Сценарии съёмки на мобильных устройствах со стабильной оценкой ключевых точек

Пример кода

Запуск face detection и landmarks с buffalo_l

Используйте buffalo_l, чтобы обнаружить все лица на изображении и вывести для последующего alignment каждую bounding box и набор из пяти landmarks.

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("group_photo.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}")

Ключевые преимущества

Совместно предсказывает рамки лиц и пять ключевых точек в одноэтапном детекторе, упрощая конвейер.

Плотный надзор и контекстно-ориентированный дизайн повышают устойчивость на маленьких, перекрытых, размытых и профильных лицах.

Даёт надёжные сигналы выравнивания для задач распознавания, оценки качества и видеоаналитики.

Коммерческий контакт

Давайте обсудим ваши бизнес-задачи

Свяжитесь с InsightFace по вопросам лицензирования моделей, поддержки корпоративного внедрения, кастомной разработки ИИ или стратегического партнёрства.

Мы принимаем запросы только с корпоративных адресов электронной почты.

Связаться по EmailОбзор на GitHub