【摘 要】
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人脸关键点检测在许多人脸应用中扮演重要角色,比如人脸识别、人脸验证、人脸矫正和人脸编辑,因此人脸关键点检测具有重要的研究意义。随着深度学习研究的兴起,越来越多的学者也开始将深度学习方法用于关键点检测,并取得了超过传统方法的良好效果。然而,深度学习方法在模型大小上比传统方法大,效率上比传统方法也要差,因此人脸关键点检测仍然是具有挑战性的任务。PFLD,全称实用人脸检测器,存在对数据集的标注要求高、需
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人脸关键点检测在许多人脸应用中扮演重要角色,比如人脸识别、人脸验证、人脸矫正和人脸编辑,因此人脸关键点检测具有重要的研究意义。随着深度学习研究的兴起,越来越多的学者也开始将深度学习方法用于关键点检测,并取得了超过传统方法的良好效果。然而,深度学习方法在模型大小上比传统方法大,效率上比传统方法也要差,因此人脸关键点检测仍然是具有挑战性的任务。PFLD,全称实用人脸检测器,存在对数据集的标注要求高、需要额外计算、L2损失函数不利于训练后期的精度提升等问题。因此论文在保持PFLD模型设计思想的情况下,重新设计了模型。首先,提出了基于Ghost Net的多分支的关键点检测模型。其次,去掉了PFLD的辅助分支,将PFLD损失函数中的需要额外计算的属性加权改为了训练样本自身损失加权,并且将L2损失替换为效果更好的Wing Loss损失函数。经实验验证,在同等条件下训练,改进的PFLD确实比原始PFLD精度提高了6.97%,并且模型大小降低了88.8%。为了进一步提高精度,论文提出了将热图模型用于辅助坐标回归模型的方法,并且提出了多分辨率的级联沙漏网络用于检测热图。在热图辅助实验中,在300W上将精度比未使用热图辅助提高了2.4%,验证了热图辅助能提高检测精度。最后,将300W和WFLW数据集上的实验结果和以往方法进行对比,结果显示使用热图辅助的改进PFLD模型（HA-PPFLD）在精度上和模型大小上相对于前人方法有一定的改进。
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