目前狈定，人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法在安防，娛樂(lè)等領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越多，很多創(chuàng)業(yè)公司纽什，BAT等大公司措嵌，直播、美顏公司等芦缰，都有自己的產(chǎn)品企巢。我們針對(duì)較為流行的幾款人臉標(biāo)定產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試比對(duì)，分析各家產(chǎn)品的特點(diǎn)让蕾，方便技術(shù)人員學(xué)習(xí)與開發(fā)浪规。
我們主要選擇了商湯、曠視探孝、智云視圖笋婿、顏鑒、百度等公司的產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試顿颅，其中商湯缸濒、曠視、智云視圖的SDK都提供統(tǒng)一的106點(diǎn)關(guān)鍵點(diǎn)元镀，顏鑒、百度提供了在線測(cè)試霎桅，沒(méi)有離線的SDK可以提供測(cè)試栖疑，我們僅測(cè)試在線模型，作為參考滔驶。
人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法相對(duì)來(lái)說(shuō)已經(jīng)比較成熟遇革，針對(duì)2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)，我們首先回顧一下目前較好的算法揭糕。2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)萝快，ERT算法采用隨機(jī)蕨的方式，速度快著角，但是如果追求高準(zhǔn)確度揪漩，模型較大。3000FPS算法吏口，根據(jù)開源代碼奄容，能夠做到300fps左右，但是同樣模型較大产徊。主流的方式大多采用深度學(xué)習(xí)的方式昂勒，CVPR18的兩篇，一個(gè)商湯的LAB舟铜，利用邊緣信息戈盈，另外SAN，訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行角度等分析谆刨，這些方式都具有較好的思路塘娶，但是在移動(dòng)端的實(shí)用性不強(qiáng)归斤。
針對(duì)移動(dòng)端106標(biāo)定，我們?cè)谧约簶?biāo)注的1000張直播數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)評(píng)血柳，主要測(cè)試了商湯SDK官册，face++ SDK，以及智云視圖的SDK难捌。對(duì)比模型大小膝宁，運(yùn)行時(shí)間，準(zhǔn)確率根吁。針對(duì)服務(wù)器端的準(zhǔn)確率员淫，我們測(cè)試了face++，百度击敌，顏鑒介返，由于各家的標(biāo)定數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，我們只能給出一個(gè)主觀的比較沃斤。
商湯face landmark（2018.04）圣蝎、face++ landmark（2018.09）、HyperLandmark（2018.08）
速度(華為P10)：6ms 衡瓶、6ms徘公、9ms
模型大小：1.3MB哮针，1.6MB关面，2.1MB
精度（平均誤差）：8.3%，8.1%十厢，9.6%
在線人臉標(biāo)定：face++等太，百度，顏鑒蛮放。
主觀打分（6個(gè)人）缩抡，分為1-5個(gè)等級(jí)，分別為（5包颁，5缝其，4）
部分結(jié)果展示：
TBA
