欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾 详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论 实战的视频课专栏相比，每一次项目实战都由独立的老师完成，课程更加专注、时长更短、更轻量级，适合快速锻炼项目能力。
本次课程内容
人脸图像在计算机视觉领域中研究方向非常广，覆盖底层图像特征，目标检测与跟踪，图像分类和检索，图像滤波，图像分割，三维重建，风格迁移等方向。人脸检测是所有人脸算法的基础，其中小目标、大姿态与遮挡人脸检测是经典难题。
为了帮助大家掌握好经典的人脸检测算法的完整流程，我们开设了本次人脸检测项目实战课。本次课程为已经结束的直播，讲师为TensorSense，图像算法工程师，资深课程讲师，书籍作者。
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：人脸检测简介，介绍人脸检测问题定义，方法概览，以及难点。
第2部分：回顾常见的人脸检测数据集，重点是本次实战将会使用的数据集WiderFace，本部分内容可以免费收听。
第3部分：详细讲解WiderFace数据集的下载与代码读取，本部分内容可以免费收听。
第4部分：详细解读RetinaFace模型原理细节以及代码实战。
第5部分：详细讲解Multibox损失的原理以及代码实战。
第6部分：讲解如何测试Widerface验证集，如何使用单图进行推理，如何使用摄像头进行实时的人脸检测。
