本文主要是介绍PFLD论文解析及复现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
PFLD论文解析及复现《一》：论文解析
PFLD：简单、快速、超高精度人脸特征点检测算法
刚好，这两天解决了前面文章关于Mobilenet-ssd物体检测的一些问题，借用训练机跑Mobilenet-ssd模型的空余时间，就前一段时间发布并自己进行复现的文章《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》进行一些说明，而这也是自己入手DP以来，第一次面向企业进行人脸相关研究的项目之一，将其核心思想进行实现以供后续加入公司产品，这篇文章先将PFLD论文的核心思想进行一些分析和总结，下一篇将会就自己的实现做一些分享。
总之，PFLD成为实用人脸特征点检测算法的典范，其中损失函数的设计是整个网络的核心要素，论文实现了三个目标：精度高、速度快、模型小！这里先给出论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf
PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!
这篇关于PFLD论文解析及复现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
