Abstrakt. Ansiktsdetektering fungerar som ett grundläggande forskningsämne för många tillämpningar som ansiktsigenkänning. Imponerande framsteg har gjorts särskilt med den senaste utvecklingen av konvolutionella neurala nätverk. Frågan om storskaliga variationer, som ofta förekommer i högupplösta bilder/videor, har dock inte behandlats väl i litteraturen. I detta dokument presenterar vi en ny algoritm som kallas SFace, som effektivt integrerar den ankarbaserade metoden och den ankarfria metoden för att ta itu med skalfrågorna. Ett nytt dataset kallat 4K-Face introduceras också för att utvärdera ansiktsdetektionens prestanda med extrema storskaliga variationer. SFace-arkitekturen visar lovande resultat på de nya riktmärkena för 4K-Face. Dessutom kan vår metod köras på 50 bilder per sekund (fps) med en noggrannhet på 80% AP på standard WIDER FACE dataset, som överträffar toppmoderna algoritmer med nästan en storleksordning i hastighet samtidigt uppnå jämförande prestanda.
SFace Ref föreslog att den ankarbaserade metoden och den ankarfria metoden skulle integreras.
SFace: An Efficient Network for Face Detection in Large Scale Variations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}