人脸检测是计算机视觉中的老话题，应用广泛，研究者众多，业界不仅在向着更准的检测算法前进，轻量级检测人脸算法也成为应用中的宠儿。本文总结了近年轻量级人脸检测算法的开源实现，其中不少已经成为开源社区的明星项目。

01

Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

Github star：4.8k

参量数：1.04~1.1MB，int8 量化后约300KB

Github：https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

检测图像效果（输入分辨率：640x480）:

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02

LFFD：A Light and Fast Face Detector for Edge Devices

Github star：919

参数量：6.1 M

一筐款通吃大小目标、支持各种设备的人脸检测器

paper：https://arxiv.org/abs/1904.10633

Github：https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices

03

libfacedetection

Github star：9.3k

参数量：3.34M

一个用于在图像中进行人脸检测的开源库。人脸检测速度可以达到1000FPS。

Github：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection

04

ZQCNN

为国内开发者ZuoQing开源的深度学习推理库，其人脸检测实现的是MTCNN算法。

Github star：1.8k

Github：https://github.com/zuoqing1988/ZQCNN

检测图像效果：

05

CenterFace

Github star：9.3k

参数量：7.3MB，改进版仅为2.3M

CenterFace是一种用于边缘设备的实用的无锚人脸检测和对齐算法。

Github：https://github.com/Star-Clouds/CenterFace

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06

DBFace

Github star：650

参数量：7.03MB

DBFace是一个Anchor Free的网络结构。

Github ：https://github.com/dlunion/DBFace

检测图像效果：

DBFace上的结果（阈值= 0.2）

DBFace Small-H的结果（阈值= 0.3）

RetinaFace-MobileNetV2上的结果（阈值= 0.2）

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CenterFace-MobileNetV2上的结果（阈值=？）

07

BlazeFace

一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级且性能卓越的人脸检测器。

Github star：6.4k

paper：https://arxiv.org/pdf/1907.05047v1.pdf

Github：https://github.com/google/mediapipe

08

OpenVINO

该库为Intel开源的深度学习推理库，人脸检测基于SSD算法，速度也是快的惊人。

Github star：1.1k

Github：https://github.com/openvinotoolkit/openvino

09

RetinaFace MobileNet0.25

Github star：6.5k

参数量：1.68M

Github：https://github.com/deepinsight/insightface/

10

MTCNN

Github star：2.4k

paper：https://arxiv.org/abs/1604.02878

Github：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment

检测图像效果：

来源：机器人创新生态

END

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