文章目录
- RetinaFace
- 导出ONNX
- 导出RKNN
- 编译运行
- 学生课堂开源数据集
RetinaFace
RetinaFace是一种基于深度学习的高性能人脸检测方法，由InsightFace团队提出。它的核心思想是在单阶段检测器（如RetinaNet）的基础上，结合多任务学习来实现精确的人脸检测和特征点定位。以下是RetinaFace的关键特点和主要组成部分：
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单阶段检测器：RetinaFace采用了单阶段检测器的结构，避免了传统两阶段检测器（如Faster R-CNN）中的区域提议网络（RPN），从而提高了检测速度。
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多任务学习：RetinaFace不仅检测人脸的位置，还同时预测人脸的五个关键点（眼睛、鼻尖和嘴角）的位置。这种多任务学习可以显著提升检测精度和鲁棒性。
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特征金字塔网络（FPN）：为了处理不同尺度的人脸，RetinaFace使用了特征金字塔网络（FPN），在不同尺度上提取特征，从而增强对各种大小人脸的检测能力。
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锚点设计：RetinaFace在设计锚点时，针对不同尺度的人脸采用了不同的锚点策略
