Yolov5-Face: YOLOv5人脸检测

简介：
Yolov5-Face是基于YOLOv5架构优化的人脸检测模型，专为实时性和准确性而设计，在各种应用场景中展现出卓越性能。 Yolov5-face 是一种实时且高精度的人脸检测工具，在VGA分辨率下进行单尺度推理（最大边等于640）。以下是几种方法的比较： - DSFD (CVPR19) 使用ResNet152，参数量为71.39M，计算量为259.55G。 - 视网膜面部 (CVPR20)，基于ResNet50模型，其准确率为94.92%，召回率是91.90%，而它的计算量仅为37.59G。 - 火腿盒 (CVPR20) 使用了ResNet50模型, 具有更高的精确度为 95.27% 和较高的召回率为 93.76%, 计算量是43.28G。 - 蒂娜脸 (Arxiv20)，基于ResNet50，具有最高的准确率和召回率分别为95.61%与94.25%，计算量为172.95G。 - SCRFD-34GF(Arxiv21) 使用瓶颈研究模型, 具有最高精确度 96.06 和较高的召回率为 94.92，参数量仅为34.1M。