Konvolutionella neurala nätverk (CNN) baserade ansikte detektorer är ineffektiva för att hantera ansikten av olika skalor. De förlitar sig på att antingen montera en stor enda modell för att mötas i en stor skala eller flerskalig testning. Båda är beräknings dyrt. Vi föreslår Skala-medveten Face Detection (SAFD) för att hantera skalan explicit med CNN, och uppnå bättre prestanda med mindre beräkningskostnader. Före upptäckten förutsäger ett effektivt CNN ansiktenas skalfördelningshistogram. Därefter skalan histogram guidar zoom-in och zoom-out av bilden. Eftersom ansiktena kommer att vara ungefär i enhetlig skala efter zoom, kan de detekteras exakt även med mycket mindre CNN. Faktiskt, mer än 99% av ansikten i AFW kan täckas med mindre än två zoomar per bild. Omfattande experiment på FDDB, MALF och AFW visar fördelar med SAFD.
Hao och al. REF utvecklar en skala förslag steg för att vägleda zoom-in och zoom-out av bilden för att upptäcka normaliserat ansikte.
Scale-Aware Face Detection
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}