Abstrakt. Detektering av delvis ockluderade föremål är ett utmanande problem med datorseendet. Standarddetektorer för Convolutional Neural Network (CNN) fungerar inte om delar av detektionsfönstret tas bort, eftersom inte varje del av fönstret är diskriminerande på egen hand. För att ta itu med detta problem, föreslår vi en ny förlust lager för CNNs, namngivna rutnät förlust, som minimerar felfrekvensen på delblock av en convolution lager oberoende snarare än över hela funktionen karta. Detta resulterar i att delar blir mer diskriminerande på egen hand, vilket gör det möjligt för detektorn att återhämta sig om detektionsfönstret delvis tas bort. Genom att kartlägga vårt förlustlager tillbaka till ett regelbundet helt uppkopplat lager uppstår ingen extra beräkningskostnad vid drifttid jämfört med standard CNN. Vi demonstrerar vår metod för ansiktsdetektering på flera offentliga riktmärken för ansiktsdetektering och visar att vår metod överträffar vanliga CNN, är lämplig för realtidstillämpningar och uppnår toppmoderna prestanda. Nyckelord: objektdetektion, CNN, ansiktsdetektion (a) Globalt förlustlager. (b) Vårt lager för förlust av rutnät.
REF ) införde ett specifikt nätförlustlager i CNN som minimerade felfrekvenserna på varje delblock av funktionskartan oberoende, vilket innebär att varje del är diskriminerande på egen hand.
Grid Loss: Detecting Occluded Faces
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}