轻量级高精度人脸关键点检测算法

简介：
简介：本研究提出了一种轻量级且高精度的人脸关键点检测算法，旨在实现在资源受限设备上的高效运行。通过优化网络结构和引入创新的数据增强技术，该方法在多个基准数据集上达到了领先的性能指标，为智能监控、人脸识别等领域提供了强大的技术支持。 为了应对当前人脸关键点检测算法中存在的网络模型复杂度高、难以在计算资源受限的环境下部署的问题，本段落基于知识蒸馏的思想提出了一种既精确又轻量级的人脸关键点检测方法。通过改进ResNet50中的Bottleneck模块并引入分组反卷积技术，我们构建了一个更加精简的学生网络模型。此外，还设计了逐像素损失函数和逐像素对损失函数来优化学生网络的训练过程，确保其能够更好地继承教师网络的知识与性能。 实验结果显示，采用该方法生成的学生网络参数量仅为2.81M，模型大小为10.20MB，在配备GTX1080显卡的情况下每秒可以处理大约162帧图像。在300W和WFLW两个数据集上的平均误差分别为3.60%和5.50%，展示了该算法的有效性和优越性。