Fullt konvolutionella neurala nätverk (FCN) har dominerat spelet av ansiktsdetektion uppgift i några år med sin medfödda förmåga att glida fönster-söka med delade kärnor, som kokade ner all överflödig beräkning, och de senaste state-of-the-art metoder som Faster-RCNN, SSD, YOLO och FPN använder FCN som ryggrad. Så här kommer en fråga: Kan vi hitta en universell strategi för att ytterligare påskynda FCN med högre noggrannhet, så kan påskynda alla de senaste FCN-baserade metoderna? För att analysera detta sönderdela vi ansiktets sökande rum i två ortogonala riktningar, "skala" och "spatiala". Endast ett fåtal koordinater i utrymmet expanderade av de två basvektorerna indikerar förgrund. Så om FCN kunde ignorera de flesta av de andra punkterna, bör sökutrymmet och falsklarmet avsevärt kokas ner. Baserat på denna filosofi föreslås en ny metod kallad skala uppskattning och rumslig uppmärksamhet förslag (S 2 AP ) för att uppmärksamma vissa specifika skalor i bildpyramid och giltiga platser i varje vågskikt. Dessutom antar vi en maskerad konvolution baserad på uppmärksamhetsresultatet för att påskynda FCN-beräkningen. Experiment visar att FCN-baserad metod RPN kan accelereras med cirka 4× med hjälp av S 2 AP och maskerad-FCN och samtidigt kan det också uppnå state-of-the-art på FDDB, AFW och MALF ansiktsdetektion riktmärken också.
Sång och al. I REF föreslås en modul för skattning av skalan och förslag till rumslig uppmärksamhet för att uppmärksamma vissa specifika skalor och giltiga platser i bildpyramiden.
Beyond Trade-Off: Accelerate FCN-Based Face Detector with Higher Accuracy
{'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']}