Abstract-Vi presenterar en algoritm för samtidig ansiktsdetektering, landmärken lokalisering, pose uppskattning och genusigenkänning med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Den föreslagna metoden kallas, HyperFace, smälter de mellanliggande skikten i en djup CNN med hjälp av en separat CNN följt av en multi-task lärande algoritm som fungerar på sammanslagna funktioner. Den utnyttjar synergieffekterna mellan de uppgifter som ökar deras individuella prestationer. Dessutom föreslår vi två varianter av HyperFace: (1) HyperFaceResNet som bygger på ResNet-101 modellen och uppnår betydande förbättringar i prestanda, och (2) Fast-HyperFace som använder en hög recall snabb ansiktsdetektor för att generera regionala förslag för att förbättra hastigheten på algoritmen. Omfattande experiment visar att de föreslagna modellerna kan fånga både global och lokal information i ansikten och presterar betydligt bättre än många konkurrerande algoritmer för var och en av dessa fyra uppgifter.
Bland andra nya verk, HyperFace REF är en djup multi-task ram för ansiktsdetektering, landmärke lokalisering, pose uppskattning, och könsigenkänning.
HyperFace: A Deep Multi-Task Learning Framework for Face Detection, Landmark Localization, Pose Estimation, and Gender Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}