近日，知名開源社區Github上有個名爲DSFD（Dual Shot Face Detector）的算法引發了業內關注，它正是來自於騰訊優圖。目前，該算法已經被計算機視覺頂級會議CVPR 2019接收，而且在2018年10月刷新了兩個權威的人臉檢測數據集WIDER FACE和FDDB上的新紀錄。git
Github開源地址：github
https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceDetection-DSFD算法
論文公開地址：https://arxiv.org/abs/1810.10220
小程序
「三點創新」打造人臉檢測領域最值得參考的代碼安全
人臉檢測算法是在圖像上，檢測出人臉的位置（一般以矩形框形式輸出），是人臉配準、人臉屬性識別、人臉核身、人臉檢索等技術的基礎。優圖這次提出的DSFD人臉檢測算法，主要有3點創新：
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（1）設計了一種新的「特徵加強」模塊（FEM：Feature Enhance Module）
網絡
FEM在採用Top-Down層間信息融合的同時，在同一「感覺野」內作了更多的enhancement。所以在network width and depth上學習到了更有效的context和semantic信息。框架
（2）提出了「分層錨點漸進」式的代價函數監督（PAL：Progressive Anchor Loss）函數
模型採用2個層級（hierarchy），基於第一層（low-level）和第二層（high-level）的差別性，適配了不一樣尺寸的anchor。在訓練過程當中，PAL對整個模型造成了更有效的監督。工具
（3）設計了一種「改進的錨點匹配策略」（Improved Anchor Matching Strategy）
One-stage detector因爲在輸出層分配有密集的anchor，anchor與face匹配的好壞直接影響訓練效果，優圖的研究員們在data augmentation過程當中充分考慮了不一樣大小的face和各個anchor的關係，提出了一種新的數據擴增方法。
（算法總體流程圖）
效果提高，來自優圖不斷的研究
隨着近幾年人工智能技術的發展，國內外很多機構、企業都在進行人臉檢測的相關研究。騰訊優圖的研究員們發現，雖然以前的人臉檢測算法大都採用深度學習模型，並在特徵學習的過程當中也有采用特徵金字塔網絡（Feature Pyramid Network），但在面對遮擋、暗光、大姿態、小臉等複雜場景時，仍容易出現誤檢或漏檢的狀況。所以在FPN基礎上，騰訊優圖團隊採用了3種不一樣級聯方式的空洞卷積（Dilated Convolution），設計了特徵加強模塊FEM，充分學習到了不一樣感覺野下的人臉特徵。
（複雜場景下的人臉檢測效果展現）
然而，在新算法探索的過程當中，並非一路順風的。這個項目從去年7月中旬啓動，進行到第三週，檢測效果已經在top5了，但優圖的研究員們清楚，到這裏還遠遠不夠。在接下來的兩個多月裏，想要提高效果卻愈來愈難。就好像登山，前面爬得很快，越到後面，對耐力和決心的要求就越高，騰訊優圖高級研究員Casey回憶道：「那段時間，我和其餘幾位同事實驗了不少方案，不少時候是多個方案同時跑，甚至有些方案跑了4-5天后，發現失敗了，又得作新的嘗試。」失敗後，幾個研究員就近在工位旁邊的玻璃房裏，一塊兒分析緣由，開始摸索下一套試跑方案。在3個多月的反覆「試跑-推翻-試跑」中，最後終於跑出一套你們都滿意的算法。不負所望，該算法論文也已被CVPR2019接收。
走出實驗室，爲業務創造價值；
代碼開源，與同行共同探討
算法從實驗室走出來，不是立馬就能直接套用到業務裏。事實上，論文裏的模型一般比較大，致使實時性很差。在使用時，需結合實際應用狀況壓縮、裁剪，總體模型會作必定的調整。目前，騰訊優圖的人臉檢測技術已在安防、金融、社交、交通、零售等多個應用場景落地，並在手機QQ、微衆銀行、每天P圖等多個公司內外部產品上進行應用驗證。以安防領域爲例，騰訊優圖天眼智能安防平臺以警務、安防需求爲導向，是優圖團隊面向稽查布控、刑偵辦案、社會安防等多場景推出智能化海量人臉檢索解決方案。
（騰訊優圖天眼智能安防平臺）
2017年，騰訊對外開源節奏開始加快，主要覆蓋AI、雲計算、騰訊遊戲、騰訊安全、小程序等相關領域。而騰訊優圖的計算機視覺技術的開源更是其中重要的一環。2017年7月，騰訊優圖首個AI開源項目NCNN已經正式開源，這是一個爲移動端極致優化的高性能神經網絡前向的計算框架，是業內首個爲移動端優化的開源神經網絡推斷庫。2018年，NCNN宣佈正式加入ONNX，截止目前，NCNN的Github star數已接近6000。隨着計算機視覺技術的不斷開源， AI開發者能更快實現從研究到模型的落地部署，也能更方便地在不一樣框架間切換，爲每項任務選取最優的開發工具。相信隨着愈來愈多的AI機構、企業和我的的算法開源，將驅動整個AI研究更快發展和落地。
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