《表5 MSHF与现有网络在300-W测试集上NME指标比较》

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《引入多尺度特征图融合的人脸关键点检测网络》

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为了更好验证网络的通用性，本文同时在人脸关键点检测数据集300-W上训练模型并测试网络检测精度，训练策略与前文描述的WFLW数据集训练相同。表5为MSHF与现有网络在300-W测试集上检测精度比较结果。为了更好地比较MSHF模型的表现，测试了模型的L1和L5的检测精度，通过前面的分析和测试可知，L1在MSHF模型中检测速度最快、精度较低，而L5为MSHF中检测速度较慢、而精度最高，数据表明在300-W数据集的各个子集上本文网络取得了很高的检测精度。值得注意的是，MSHF模型中L5检测精度NME达到了3.05%，该表现已与LAB的2.87%较为接近，而本文模型远比LAB轻量化。同时MSHF模型的检测精度也超过了同样使用关键点热度图辅助人脸关键点检测的DAN网络，MSHF模型L1的检测精度同样优于PFLD，而两者计算量相当。