近日，中星微AI自研的人臉檢測算法VIM－FD，在世界數據規模最大的權威人臉檢測平臺 WIDER FACE的人臉檢測競賽一舉奪得世界第一，彰顯中星微AI在人臉識別領域的創新能力和先進性。這是中星微AI首次斬獲人臉檢測領域的世界第一的名次，也是中星微AI在檢測領域，階段性的重要研究成果。

WIDER FACE是目前業界公開的數據規模最大（約40萬人臉標注）、檢測難度最高的人臉檢測數據集之一。數據集中人臉尺寸大小變化、拍照角度引起的人臉姿態變化、人臉遮擋、化妝、光照等多種因素，給人臉檢測帶來了極大的挑戰。近年來，WIDER FACE逐漸超FDDB成為研究機構和公司爭相挑戰的業界標桿。

中星微AI研發的VIM－FD算法在WIDER FACE驗證集上以0．967的優異得分，依次超越了曾經的人臉檢測霸主百度人臉檢測深度學習算法PyramidBox（0．961），騰訊優圖提出的DSFD 算法 （0．966），以及曾經的世界冠軍華為云的人臉算法FDNet（0．959），刷新WIDER FACE人臉檢測世界紀錄。

此照片是世界上人數最多的自拍合影，VIM－FD檢測到其中890張人臉

WIDER FACE評測結果曲線圖（詳見WIDER FACE官網），其中第一列為驗證集結果，第二列為測試集結果。

中星微AI提出的VIM－FD人臉檢測算法，采用了STC、STR模塊設計思想，融合多層特征，以綜合高層、低分辨率、強語義等信息來提高了邊框定位的準確率，同時利用低層、高分辨率、弱語義信息來增強網絡對小目標的處理能力。此外，還采用Attention機制來提供高語義意義和類感知的特征，激活和校準用于目標檢測的特征圖。值得一提的是同樣的算法模型不經過任何調優，在FDDB Continuous Score評測指標下也全面領先國內外幾乎所有的競爭對手和高校研究機構，證明了其優異的泛化能力。

VIM－FD算法框架

中星微人工智能董事長張韻東表示“近年來推出的“星光智能系列”前端AI芯片，采用先進的模型訓練，裁剪，壓縮方法，在精度幾乎不損失的前提下，能自動部署到前端嵌入式產品中，實現前端嵌入式深度學習人臉檢測、前端嵌入式深度學習人臉關鍵點檢測、前端嵌入式深度學習視頻結構化、前端嵌入式深度學習行人再識別（reID）、前端嵌入式深度學習行人分割、前端嵌入式深度學習目標跟蹤、前端嵌入式深度學習多類型目標跟蹤等突破性前端人工智能技術，并實現大幅減輕運算服務器的壓力以及主干網的傳輸壓力。”

張總說明：“中星微AI考慮到不同場景的數據規模，導致單一處理器無法滿足各場景的全部數據運算需求，多模計算，多核架構是AI處理器發展的一個趨勢，多模計算包括三種場景模式：應對大數據場景的深度學習算法；應對小數據場景的傳統智能算法；基于抽象邏輯思維的、用來處理邏輯推理程序的場景。為了支持多模計算，芯片本身就要通過多核來實現：應對于大數據的深度學習算法通過NPU來實現，應對于小數據的傳統智能算法通過DSP來實現，應對于處理邏輯推理程序的場景通過CPU來實現。一枚芯片中三個核心功能，將多個處理器產生足夠的數據分析互動，形成緊耦合強相關的閉合回路。來支持人工智能分析和運算。這就是后摩爾時代的集成電路發展趨勢。”

中星微AI在視頻安防監控領域具有多年的應用經驗，為國內外眾多客戶提供了視頻安防監控芯片和技術支持，積累了豐富的應用經驗，其新一代人工智能芯片方案在安防監控領域、前端智能化應用領域，和嵌入式應用領域不斷領跑。

未來，中星微AI還將繼續深入聚焦人工智能技術與芯片研發的融合，厚積薄發，在產業層面實現更多突破。