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整理：公众号@OpenCV中文网
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人脸检测是计算机视觉中的老话题，应用广泛，研究者众多，业界不仅在向着更准的检测算法前进，轻量级检测人脸算法也成为应用中的宠儿。
本文总结了近年轻量级人脸检测算法的开源实现，其中不少已经成为开源社区的明星项目。
01
Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
Github star：4.8k
参量数：1.04~1.1MB，int8 量化后约300KB
Github：https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
检测图像效果（输入分辨率：640x480）:
02
LFFD：A Light and Fast Face Detector for Edge Devices
Github star：919
参数量：6.1 M
一筐款通吃大小目标、支持各种设备的人脸检测器
paper：https://arxiv.org/abs/1904.10633
Github：https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices
03
libfacedetection
Github star：9.3k
参数量：3.34M
一个用于在图像中进行人脸检测的开源库。人脸检测速度可以达到1000FPS。
Github：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
04
ZQCNN
为国内开发者ZuoQing开源的深度学习推理库，其人脸检测实现的是MTCNN算法。
Github star：1.8k
Github：https://github.com/zuoqing1988/ZQCNN
检测图像效果：
05
CenterFace
Github star：9.3k
参数量：7.3MB，改进版仅为2.3M
CenterFace是一种用于边缘设备的实用的无锚人脸检测和对齐算法。
Github：https://github.com/Star-Clouds/CenterFace
06
DBFace
Github star：650
参数量：7.03MB
DBFace是一个Anchor Free的网络结构。
Github ：https://github.com/dlunion/DBFace
检测图像效果：
DBFace上的结果（阈值= 0.2）
DBFace Small-H的结果（阈值= 0.3）
RetinaFace-MobileNetV2上的结果（阈值= 0.2）
CenterFace-MobileNetV2上的结果（阈值=？）
07
BlazeFace
一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级且性能卓越的人脸检测器。
Github star：6.4k
paper：https://arxiv.org/pdf/1907.05047v1.pdf
Github：https://github.com/google/mediapipe
08
OpenVINO
该库为Intel开源的深度学习推理库，人脸检测基于SSD算法，速度也是快的惊人。
Github star：1.1k
Github：https://github.com/openvinotoolkit/openvino
09
RetinaFace MobileNet0.25
Github star：6.5k
参数量：1.68M
Github：https://github.com/deepinsight/insightface/
10
MTCNN
Github star：2.4k
paper：https://arxiv.org/abs/1604.02878
Github：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
检测图像效果：
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