Prestandan hos ansiktsdetektorer har till stor del förbättrats med utvecklingen av konvolutionella neurala nätverk. Det är dock fortfarande svårt för ansiktsdetektorer att upptäcka små, tilltäppta eller suddiga ansikten. Dessutom kan de flesta ansiktsdetektorer inte lokalisera ansikten exakt och inte uppnå höga Intersection-over-Union (IoU) poäng. Vi antar att problem inuti är otillräcklig användning av tillsynsinformation och obalans mellan semantik och detaljer på alla nivåer funktionskartor i CNN även med Feature Pyramid Networks (FPN) [15]. I detta dokument presenterar vi ett nytt engångsnätverk för ansiktsdetektering, DF 2 S 2 (Detection with Feature Fusion and Segmentation Supervision), som introducerar en effektivare funktionspyramid och en effektivare segmenteringsgren på ResNet-50 [10] för att hantera nämnda problem. Specifikt, inspirerat av FPN och SENet [11], tillämpar vi semantisk information från högre nivå funktionskartor som kontextuella signaler för att öka låg nivå funktionskartor via en rumslig och kanalvis uppmärksamhet stil, förhindra detaljer från att täckas av för mycket semantik och göra semantik och detaljer kompletterar varandra. Vi föreslår vidare en semantisk segmentering gren för att bäst utnyttja detektion övervakning information under tiden tillämpa uppmärksamhet mekanism på ett självövervakat sätt. Segmenteringsgrenen övervakas av svag segmentering mark-sanning (ingen extra annotering krävs) på ett hierarkiskt sätt, deprecated in the inference time så att det inte skulle äventyra inferencehastigheten. Vi utvärderar vår modell på WIDER FACE [32] dataset och uppnådda toppmoderna resultat.
DFS REF introducerar en effektivare fusionspyramid och en effektivare segmenteringsgren för att hantera hårda ansikten.
Learning Better Features for Face Detection with Feature Fusion and Segmentation Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}