De senaste åren har man kunnat se lovande resultat av ansiktsupptäckt med hjälp av djup inlärning. Trots anmärkningsvärda framsteg, ansikte upptäckt i det vilda är fortfarande en öppen forskning utmaning, särskilt när det gäller att upptäcka ansikten på mycket olika skalor och egenskaper. I detta dokument föreslår vi en ny enkel men effektiv ram för "Feature Agglomeration Networks" (FANet) för att bygga en ny enstegs ansiktsdetektor, som inte bara uppnår toppmodern prestanda utan också fungerar effektivt. Som inspirerad av Feature Pyramid Networks (FPN) [11], är den viktigaste idén med vårt ramverk att utnyttja inneboende multi-skala funktioner i ett enda konvolutionellt neuralt nätverk genom att aggregera högre nivå semantiska funktionskartor av olika skalor som kontextuella ledtrådar för att öka lägre nivå funktionskartor via en hierarkisk tätbebyggelse sätt till marginell extra beräkningskostnad. Vi föreslår vidare en Hierarkisk förlust för att effektivt träna FANet-modellen. Vi utvärderar den föreslagna FANet-detektorn på flera offentliga riktmärken för ansiktsdetektering, inklusive PASCAL-ansikte, FDDB- och WIDER FACE-datauppsättningar och uppnådda toppmoderna resultat. Vår detektor kan köras i realtid för VGA-upplösningsbilder på GPU.
FANet REF skapa en hierarkisk funktion pyramid och presenterar hierarkisk förlust för sin arkitektur.
Feature Agglomeration Networks for Single Stage Face Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}