: Vi beskriver en detektor som kan hitta runt 800 ansikten av den rapporterade 1000 närvarande, genom att använda sig av nya karakteriseringar av skala, upplösning och sammanhang för att hitta små objekt. Detektorkonfidens ges av färgraden till höger: kan du säkert identifiera fel? Även om man har gjort enorma framsteg när det gäller att identifiera föremål, är en av de återstående öppna utmaningarna att upptäcka små föremål. Vi undersöker tre aspekter av problemet i samband med att vi hittar små ansikten: betydelsen av stor variation, bildupplösning och kontextuellt resonemang. Medan de flesta erkännande metoder syftar till att vara skala-invariant, är signalerna för att erkänna en 3px lång ansikte i grunden annorlunda än de för att erkänna en 300px lång ansikte. Vi tar en annan infallsvinkel och tränar separata detektorer för olika skalor. För att upprätthålla effektiviteten tränas detektorer på ett multi-task-sätt: de använder sig av funktioner som utvunnits från flera lager av enstaka (djupa) funktionshierarki. Även om träningsdetektorer för stora föremål är enkla, förblir den avgörande utmaningen träningsdetektorer för små föremål. Vi visar att sammanhanget är avgörande, och definiera mallar som använder sig av massivt stora mottagliga fält (där 99% av mallen sträcker sig utanför objektet av intresse). Slutligen utforskar vi skalans roll i förtränade djupa nätverk, vilket ger sätt att extrapolera nätverk som är anpassade för begränsade skalor till ganska extrema intervall. Vi demonstrerar state-of-the-art resultat på massivt-benchmarked ansikte dataset (FDDB och WIDER FACE). I synnerhet, jämfört med tidigare konst på WIDER FACE, våra resultat minskar fel med en faktor på 2 (våra modeller producerar en AP på 81% medan tidigare konst varierar från 29-64%).
Modellen för ansiktsdetektering för att hitta små ansikten REF tränar separata detektorer för olika skalor.
Finding Tiny Faces
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}