I detta dokument föreslår vi ett nytt nätverk för ansiktsdetektering med tre nya bidrag som tar upp tre viktiga aspekter av ansiktsdetektering, inklusive bättre funktionsinlärning, progressiv förlustdesign och ankartilldela baserad dataförstärkning, respektive. För det första föreslår vi en Feature Enhanced Module (FEM) för att förbättra de ursprungliga funktionskartorna för att utöka enskottsdetektorn till dubbla skottdetektorer. För det andra antar vi Progressive Anchor Loss (PAL) som beräknas av två olika uppsättningar ankare för att effektivt underlätta funktionerna. För det tredje använder vi en förbättrad Anchor Matching (IAM) genom att integrera nya ankare tilldela strategi i data aug när Jian Li var praktikant på Tencent Youtu Lab. ling för att ge bättre initiering för regressorn. Eftersom dessa tekniker alla är relaterade till två-ströms design, vi namnger det föreslagna nätverket som Dual Shot Face Detector (DSFD). Omfattande experiment på populära riktmärken, WIDER FACE och FDDB, visar överlägsenheten av DSFD över toppmoderna ansiktsdetektorer.
DSFD REF förbättrar flera delar i Pyramidbox och uppnår toppmodern prestanda.
DSFD: Dual Shot Face Detector
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}