智能科学创新讲堂 | 南科大于仕琪: 毫秒级速度的人脸检测算法设计

创新讲堂第十四讲邀请到MIR优秀作者、南方科技大学于仕琪副教授带来"毫秒级速度的人脸检测算法设计"的报告。2023年11月15日(周三)15点，四大平台同步直播，诚邀您收看！

报告主题：

毫秒级速度的人脸检测算法设计

主讲人：

                                         于仕琪

南方科技大学计算机科学与工程系副教授。于仕琪2002年于浙江大学获得计算机科学与技术学士学位，2007年于中国科学院自动化研究所获得模式识别与智能系统博士学位。2019年至今在南方科技大学计算机科学与工程系副教授。他的主要研究方向为步态识别和视觉目标检测；曾主持和参与国家基金委和科技部多个项目，曾获2021年度广东省科学技术奖自然科学二等奖。于仕琪副教授现担任中国图象图形学学会监事，IAPR TC4专委会副主席，OpenCV中国团队负责人，担任Pattern Recognition编委，CCBR2017程序委员会主席，IJCB2021会议程序主席，PRCV2022会议程序主席，CCBR2023会议主席；并作为主要组织人，自2018年开始每年1月份组织IAPR/IEEE Winter School on Biometrics。

于仕琪团队最新论文：

南科大于仕琪团队 | YuNet:一个速度为毫秒级的人脸检测器

近年来人脸检测技术取得明显的进展，甚至被认为是一个已经解决了的问题。然而将人脸检测器算法部署在移动和嵌入式设备上并有很高的检测速度，并不是一个很容易的问题。本报告将首先分析一系列人脸检测算法，总结了缩减模型大小的规律；然后介绍本团队的轻量级人脸检测器YuNet。YuNet在WIDER FACE验证集最难的数据上实现了81.1%的mAP（的单尺度），推理效率极高（英特尔 i7-12700K：320×320分辨率下每帧 1.6毫秒）。它包含一个微小而高效的特征提取骨干网络和一个简化的金字塔特征融合模块。YuNet只有76K个参数，不到其他小型检测器的1/5，在准确性和速度之间达到了最佳平衡。因其独特的优势，YuNet库在GitHub上很受欢迎，获得了11K个点赞，并被OpenCV Model Zoo采纳。

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