随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸检测方法能够自动学习图像中的复杂特征，相比于传统方法在检测准确率上取得了显著优势，逐渐成为研究的主流。Feng[18]将基于深度学习的人脸检测器架构分为三类，多阶段检测架构、两阶段检测架构和单阶段检测架构。受传统人脸检测方法的影响，早期深度学习的人脸检测大都采用级联结构。Girshick 等[19]在 2015 年提出了 Faster-RCNN，以突破性的速度和精度性能成为目标检测领域的里程碑。Faster-RCNN 引入了一个称为区域建议网络 (Region ProposalNetwork, RPN) 的子网络，它可以在图像中生成候选区域，这些区域用于检测目标。RPN 使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 来提取图像特征，并根据这些特征生成候选区域。RPN 输出每个候选区域的得分和边界框，这些得分可以用来过滤掉低质量的候选区域，并将其提供给后续的分类器和回归器。整个模型采用端到端的训练方式，可以同时学习特征提取、候选区域生成、目标分类和边界框回归。之后，一些研究人员基于人脸数据改进了 Faster-RCNN。同年，Li等[20]提出了 CascadeCNN。其主要方法是采用级联的 CNN 来进行人脸检测。该模型包括三个级联的 CNN 分类器，每个分类器都使用了级联的检测器。在级联的过程中，前一个分类器用于过滤掉大量的负样本，以提高后续分类器的效率和准确率。Zhang 等[21]在 2016 年提出了 MTCNN，在单个模型中完成了人脸检测和人脸关键点定位两项任务，在多个公开基准数据集中取得了非常好的效果。它由三个级联的卷积神经网络实现，Proposal Network (P-Net) 生成候选框，Refine Network(RNet) 和 Output Network(O-Net) 对候选框进行进一步地筛选和精细化调整。Wang等[22]在 2017 年提出了基于 Faster-RCNN 架构的 Face-RCNN。其主要贡献在于将人脸识别中使用的 Center Loss 引入到人脸检测中，并提出在线困难样本挖掘算法(Online Hard Example Mining, OHEM)。另外，为了弱化人脸尺度变化范围大的影响，Face-RCNN 采用多尺度训练策略，即在训练阶段将输入图片进行多尺度缩放。无论是级联的多阶段检测网络架构还是两阶段检测网络架构，其计算速度在很大程度上依赖于图像中人脸的数量，人脸数量的增加也将增加网络内部传递到下一阶段的候选区域数量，导致整体推理时延较高且不稳定。由于一些实际应用场景需要人脸检测任务实时进行，单阶段的人脸检测器更受欢迎，因为它们的处理时间不受图像中人脸数量的影响。单阶段架构只使用一个神经网络来直接生成预测框，通常包括两个部分：特征提取和预测框生成。特征提取部分使用卷积神经网络从原始图像中提取特征，预测框生成部分则将这些特征输入到几个并行的卷积层中，以生成预测框。它们不需要生成候选区域，而是使用密集锚点设计来替代多阶段检测网络架构中的候选区域建议。然而，单阶段人脸检测器也面临着一些挑战：如何处理尺度变化范围大、姿态、光照和遮挡极端变化的人脸；如何平衡正负样本比例，避免过拟合或欠拟合；如何设计有效的特征增强模块和优化方法，提高模型性能。针对这些挑战，一些研究人员提出了各种改进方案。Hu 等[23]提出了 HR 方法，它是最早的基于锚框机制的单阶段人脸检测器之一，它根据不同尺度范围内的人脸分别训练不同的检测器，并从人脸尺度、分辨率和特征上下文信息三个方面进行优化。Najibi 等[24]提出了 SSH 方法，它直接在不同层次的特征映射上构建具有丰富感受野的检测模块。Zhang 等[25]提出了 S3FD 方法，它引入了一种锚框补偿策略，并使用额外的子网络来增强多尺度下的人脸检测结果。Tang 等[26]提出了 PyramidBox 方法，它采用了一种“数据-锚框”的采样策略来增加小人脸在训练数据中的比例，并使用一个称为 LFPN 的子网络来利用低层次特征进行小人脸检测。Li 等[27]提出了 DSFD 方法，在主干网络上引入了小人脸监督信号，并使用一个称为 EFPN 的子网络来显著提高特征金字塔性能。Deng 等[28]提出了 RetinaFace 方法，在原有目标类别和边界框回归任务之外增加了额外任务：关键点回归任务，并采用可变形卷积模块来增强上下文信息。Liu 等[29]发现训练阶段未匹配到真实目标区域但具有较强定位能力的锚框也可以作为输出候选区域，并基于此设计了一种在线高质量锚框挖掘策略；同时在另一项工作[30]中采用单路径搜索算法对主干网络和颈部网络进行联合优化。Li 等[31]在ASFD 方法中提出了一种用于优化特征增强模块的差分架构搜索算法，从而实现高效的多尺度特征融合和上下文增强。这些方法都对人脸检测任务精度和速度方面进行了深入探索，但大多数都是通过使用复杂而沉重的特征增强模块、稠密而技巧性的锚框设计以及复杂而耗时的训练测试策略实现极高精度排名优势。然而，在真实场景中应用时，高昂运行成本和较长推理时延仍然是障碍。为了提高人脸检测模型的实际应用效果，研究人员提出了许多轻量化的方法。例如，Zhang 等[32]提出了 FaceBoxes 方法，它是最早实现实时检测的单阶段人脸检测方法之一。它的贡献在于提出快速消化 (RDCL) 模块和多尺度卷积 (MSCL)模块来实现快速而有效的特征提取。He 等[33]提出了 LFFD 方法，它引入残差结构进行特征提取，并根据感受野和有效感受野来设计基于锚框机制的检测策略。YOLO5Face[34]基于 YOLOv5[35]实现专用的轻量级人脸检测器。Guo 等[36]提出了SCRFD 方法，它引入样本再分配策略和计算再分配策略来增强训练样本丰富性和优化计算量分配，并且根据不同的计算量标准 (0.5/3.0/10.0 GFLOPs 等) 提出一系列高效人脸检测器。这些方法都大大降低了人脸检测任务的推理延迟，但是也牺牲了一定的检测精度，并且还有进一步轻量化的空间。