人脸检测与对齐论文笔记

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？

人脸检测是先从图片中筛选出是人脸的位置，人脸对齐是找到人脸位置之后，再找出人脸特征点的位置，比如鼻子左侧，鼻孔下侧，瞳孔位置，上嘴唇下侧等等点的位置。可以理解成人脸关键点定位或者人脸五官定位。应用方向，现在主要就是做变脸特效，性别识别，年龄识别，智能贴图。