Detta dokument introducerar en ny ankardesignprincip för att stödja ankarbaserad ansiktsdetektering för överlägsen skalinvariant prestanda, särskilt på små ansikten. För att uppnå detta tar vi uttryckligen upp problemet att ankarbaserade detektorer tappar prestanda drastiskt på ansikten med små storlekar, t.ex. mindre än 16 × 16 pixlar. I detta dokument undersöker vi varför så är fallet. Vi upptäcker att den nuvarande ankarkonstruktionen inte kan garantera stora överlappningar mellan små ansikten och ankarlådor, vilket ökar svårigheten att träna. Den nya förväntade Max Overlapping (EMO) poäng föreslås som teoretiskt kan förklara den låga överlappande frågan och inspirera flera effektiva strategier för ny ankardesign som leder till högre ansiktet överlappningar, inklusive ankar steg minskning med nya nätverksarkitekturer, extra skiftade ankare, och stochastic ansikte skiftning. Omfattande experiment visar att vår föreslagna metod avsevärt överträffar den basala ankarbaserade detektorn, samtidigt som den konsekvent uppnår toppmoderna resultat på utmanande ansiktsdetekteringsdata med konkurrenskraftig körhastighet.
För att förbättra noggrannheten hos små objektsdetektion föreslog Zhu Ref en ny ankarstrategi för att stödja ankarbaserad ansiktsdetektor, som förbättrar prestandan hos små ansiktsdetektioner.
Seeing Small Faces from Robust Anchor's Perspective
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}