【深度学习】RetinaFace人脸检测简要介绍

介绍

Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss，当时在 WiderFace 数据集上达到SOTA。

基网络有三种结构，基于ResNet的ResNet50和ResNet152版本能提供更好的精度，以及基于mobilenet（0.25）的轻量版本mnet，检测速度更快。

简化版mnet结构

RetinaFace的mnet本质是基于RetinaNet的结构，采用了特征金字塔的技术，实现了多尺度信息的融合，对检测小物体有重要的作用，RetinaNet的结构如下：

简化版mnet与RetinaNet的区别除了在于主干网络的选择上使用了mobilenet做到了模型的轻量化，最大的区别在于检测模块的设计。mnet使用了SSH检测网络的检测模块，SSH检测模块由SSH上下文模块组成，上下文信息结构位于网络末尾的检测头位置。

上下文结构模块细节：

这部分是文章一个比较重要的理解点，下面手绘图有上下文信息的结构图(个人感觉和inception有点类似)和Retinaface的几个亮点。

附一个专业点的解释：

Context Modelling：提升模型的上下文模块推理能力以捕获微小人脸，SSH和PyramidBox在特征金字塔上用context modules扩大欧几里德网格的感受野。

为了提高CNNs的非刚性变换建模能力，可变形卷积网络(deformable convolution network, DCN)采用了一种新的可变形层对几何变换进行建模

原文链接：https://blog.csdn.net/flyfor2013/article/details/105337298

网络的Loss函数：

多任务组合loss：

（1）人脸分类loss Lcls(pi,pi*)，这里的pi是anchor i为人脸的预测概率，对于pi * 是1是positive anchor，0代表为negative anchor。分类loss Lcls是softmax loss 在二分类的情况（人脸/非人脸）。

（2）人脸框回归loss，Lbox(ti,ti*)，这里的ti={tx,ty,tw,th}，ti * ={tx *,ty *,tw * ,th *}分别代表positive anchor相关的预测框和真实框（ground-truth box）的坐标。我们按照 [16]对回归框目标（中心坐标，宽和高）进行归一化，使用Lbox(ti,ti *)=R(ti-ti *)，这里R 是 Robust loss function（smooth-L1）(参考文献16中定义）

（3）人脸的landmark回归loss Lpts(li,li *)，这里li={l x1,l y1,...l x5,l y5},li *={l x1 *,l y1 *,...l x5 *,l y5 *}代表预测的五个人脸关键点和基准点（ground-truth）。五个人脸关键点的回归也采用了基于anchor中心的目标归一化。

（4）Dense回归loss Lpixel （参考方程3）。loss调节参数 λ1-λ3 设置为0.25,0.1和0.01，这意味着在监督信号中，我们增加了边界框和关键点定位的重要性，也侧面反应最后那个Dense 任务loss重要性比较低。