libfacedetection or Ultra-light-generic-face-detector？谁是更好的人脸检测轻量级模型

      libfacedetection 第三代终于开源，小弟我赶紧屁颠屁颠的去看了一下，确实很厉害。libfacedetection v3在不增加资源消耗的清情况下，相比libfacedetection v2增加了人脸特征点的回归，可以看作是一个轻量级的MTCNN。想到github上面同样还有一个很牛逼的ultra-light-generic-face-detector，于是心血来潮想去对比一下两个模型的优劣。

       首先分别介绍下今天的两位主角，libfacedetection是深圳大学余老师的作品，其一共经历了从传统算法，到libfacedetection v1，v2，v3的迭代。这个项目的亮点包括：（1）提供了一套自己实现的框架，包括其中的卷积运算，池化，标准化等等。（2）提供了轻量化的人脸检测模型。因此这个项目可以说是身上有人脸检测需求的工程师的福音，基本上clone下来，二（gai）次(xia)开(bian)发(liang)就可以先出一个版本~~~~。libfacedetection的框架还包含了基于SSE的加速和基于NEON的加速，因此他可以同时游走在PC和板子上，其框架的一个特点是数据读取的方式不是通常的CHW而是HWC，这样就保证了图像分辨率宽高不为8的倍数时也能榨干设备的性能。

       Ultra-light-generic-face-detector，同样也是相当牛逼的项目，跟libfacedetection一样，目前提供了针对人脸检测的模型。该项目可以在多种框架下运行（caffe，ncnn）等。在项目的介绍中，Ultra-light-generic-face-detector的两个模型的召回率是全面超过了libfacedetectionv1

最后

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