1、⼈脸关键点检测项⽬
1.1 科研成果
1）创新设计了新的⽹络结构和Loss，在该领域最权威的数据库300W（68点）、
AFLW（21点）以及最常⽤数据库300vw（68点）、COFW（29点／68点）上均实现
了state of the art，同时速度⽅⾯也是第1名（速度是⽬前该领域第⼀名(2.6s)的
1700倍），并在gpu、cpu、android多平台上均达到性能和速度的极佳平衡，
inference时间分别为1.2ms（554 fps）、1.4ms（505fps）、1.2ms。
2）参与负责论⽂技术路线设计，论⽂已完成，已投2019 CVPR。
1.2 落地成果
1）完成⼈脸关键点106点模型，精度和速度均超过⽬前同点数业界性能最好的商汤
科技商⽤106点SDK，在爱奇艺公司多个业务上实现了落地应⽤：⼈脸识别海报图项
⽬（睁眼闭眼）、《破冰⾏动》换脸项⽬（h5宣传）、AIWorks特效视频制作（贴
纸特效）。
2）完成⼈脸关键点5点模型，应⽤到：AI雷达⼈脸识别、⼩媒资项⽬、2019年⼈脸
识别FRVT⽐赛中（最终成绩全球第6）。
2、Matting项⽬
2.1 ⼈像Matting
1）针对 matting 任务的特殊性，以
‘虚连接’的⽅式进⾏训练和 end to end 预 测， 有效减少了 inference 时间。
2) 针对matting任务对边界区域更加敏感的特性，⾸次将boundary概念应⽤到
matting任务中，并达到很好的效果，模型精度为 2.66*10-3(⽬前该领域第⼀名 3.01*10-3)，inference time 为 121ms(第⼀名 6s)。
3）基于Matting模型，实现了⼈物更换背景特效，并应⽤到爱奇艺公司的AIWorks特
效视频制作上。
4）参与负责论⽂技术路线设计，论⽂已完成，已投2019 CVPR。
2.2 卡通Matting
1）根据爱奇艺奇巴布上动漫播放情况，针对性解帧相关视频，解决卡通⽚⼈物数
据之间Gap⽐较⼤的问题。
2）完成针对卡通形象的matting模型，制作相应的特效视频并应⽤到AIWorks上，⽬
前模型还在实验优化中。