人臉檢測論文（人臉識別綜述論文）
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人臉AI技術(shù)論文解讀系列(一)MTCNN
首先，面對不同姿勢、光照和遮擋等非限制條件，人臉檢測與對齊面臨著巨大挑戰(zhàn)。為解決這一問題，論文[1]提出一種級聯(lián)多任務(wù)框架，通過探索任務(wù)間關(guān)系，顯著提高性能表現(xiàn)。框架包含三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)，采取自粗到細的方式進行人臉預(yù)測與位置標定。
算法解析： 定義與目的：人臉關(guān)鍵點檢測是定位人臉五官及輪廓的精確位置的技術(shù)，也稱為人臉特征點對齊。它通過高精度定位，為后續(xù)的人臉分析提供基礎(chǔ)。 技術(shù)原理：人臉關(guān)鍵點檢測涉及迭代收斂算法，通過不斷迭代調(diào)整，獲取關(guān)鍵點的精確坐標。
PyramidBox論文及代碼解讀
在LFPN模塊的輸出基礎(chǔ)上，CPM模塊通過不同內(nèi)核對特征進行處理，增強上下文信息的豐富性。最后，對模型進行優(yōu)化，處理正負樣本，引入max-in-out策略以平衡數(shù)據(jù)集，同時使用max-out與max-in策略以提升正負樣本的召回率。
百度發(fā)布了一篇由Xu TANG主導(dǎo)的關(guān)于人臉檢測的論文，其PyramidBox在Wider-Face數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了當時的SOA（State-of-the-Art）性能。論文主要探討了如何在人臉檢測中利用上下文信息，對S3FD模型進行了改進，提出了一個包含LFPN和CPM模塊的檢測pipeline。
論文提出了進步錨點損失設(shè)計，即對增強前后的特征圖及其對應(yīng)的錨點尺寸，分別送入檢測頭部，計算損失，最后匯總得到總損失。改進的錨點匹配策略則在不同階段、不同特征層級上設(shè)計了差異化的錨點，采用PyramidBox中的錨點基采樣操作和SSD的數(shù)據(jù)增強方法，同時設(shè)定IoU閾值為0.4以確定正樣本。
人臉檢測:SCRFD論文解析
人臉檢測：SCRFD論文解析 2021年的insightface提出了一個高效且精確的人臉檢測模型——SCRFD，至今仍為Face Detection的首選算法。它兼顧速度與精度，值得學習和應(yīng)用。論文《Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection》的核心創(chuàng)新在于數(shù)據(jù)采樣和計算分配策略。
YOLO5Face是深圳神目科技&LinkSprite Technologies開源的高精度人臉檢測器，基于YOLOv5，針對人臉檢測進行了優(yōu)化，具有優(yōu)秀的性能和速度。它在骨干網(wǎng)絡(luò)上進行了改造，增加了預(yù)測5個關(guān)鍵點的回歸頭，并使用Wing loss作為損失函數(shù)。
無紙化會議系統(tǒng)論文
1、無紙化簽到系統(tǒng)，作為數(shù)字化浪潮的產(chǎn)物，正在重塑會議簽到的格局。憑借智能化、高效化和環(huán)保化的特性，它已成為現(xiàn)代會議簽到的首選方案。本文深入探討無紙化簽到如何革新會議簽到流程，提升效率，增強體驗，并推動會議行業(yè)向可持續(xù)發(fā)展邁進。無紙化簽到系統(tǒng)，通過數(shù)字技術(shù)，實現(xiàn)快速、便捷的會議參與者簽到。
2、無紙化會議是由從傳統(tǒng)會議的研發(fā)、施工基礎(chǔ)上提出來的無紙化會議交互系統(tǒng)新概念，是基于移動互聯(lián)網(wǎng)的無紙化會議交互系統(tǒng)，其使用現(xiàn)代通訊技術(shù)、音視頻技術(shù)、軟件技術(shù)，通過文件的電子交換實現(xiàn)會議的無紙化。其特征是：文件傳輸網(wǎng)絡(luò)化，文件顯示電子化，文件編輯智能化，文件輸入輸出可控化。
3、無紙化會議系統(tǒng)是一種先進的會議交互平臺，結(jié)合了現(xiàn)代通訊、音頻、視頻、軟件等技術(shù)，實現(xiàn)了文件傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)化、文件顯示的電子化、文件編輯的智能化以及文件輸入輸出的可控化。