Även om metoder baserade på djupinlärning för allmän objektdetektering har förbättrats snabbt under de senaste två åren, är de flesta metoder för ansiktsdetektering fortfarande baserade på R-CNN-ramen [11], vilket leder till begränsad noggrannhet och processhastighet. I detta dokument undersöker vi tillämpningen av Faster R-CNN [26], som nyligen har visat imponerande resultat på olika objekt detektion riktmärken, för att möta upptäckt. Genom att träna en snabbare R-CNN-modell på den storskaliga WIDER ansiktsdatauppsättningen [34] rapporterar vi toppmoderna resultat på WIDER-testuppsättningen samt två andra allmänt använda riktmärken för ansiktsdetektering, FDDB och den nyligen släppta IJB-A.
REF använder ramen Snabbare R-CNN för att förbättra prestandan för ansiktsdetektering.
Face Detection with the Faster R-CNN
{'venue': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'journal': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}