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Lite-HRNet Plus：快速准确的面部关键点检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Pixel-in-Pixel Net（PIPNet）对面部关键点检测的改进方法，解决了热图回归模型的问题。实验结果显示，该模型在基准测试和跨领域测试中表现出色。同时，PIPNet的轻量级版本在CPU和GPU上运行速度快，精度与最先进方法相当。
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关键要点
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提出了Pixel-in-Pixel Net（PIPNet）对面部关键点检测的改进方法。
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解决了热图回归模型在计算效率、全局模型约束和域差异等方面的问题。
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实验表明，该模型在三个受监督学习的基准测试中表现优异。
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在两个跨领域测试集上的结果也得到了明显改善。
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PIPNet的轻量级版本在CPU和GPU上分别以35.7和200 FPS的速度运行。
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轻量级版本仍保持与最先进方法的竞争精度。
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