人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，其在许多场景中都有应用。比如我们常用的换脸、换妆、人脸识别等2C APP中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，也可以先进行人脸关键点的检测，然后再通过2D到3D的估计，最后算出人脸相对相机的姿态角。
如图所示，PFLD算法可以以很小的网络模型，在常见的人脸关键点检测数据集上得出不错的结果（300W数据集中nme为0.0453，在WFLW数据集上nme为0.0693）。

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一、环境准备

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二、案例实现