I detta dokument delar vi med oss av vår erfarenhet av att utforma en konvolutionell nätverksbaserad ansiktsdetektor som kan hantera ansikten på ett extremt brett spektrum av skalor. Vi visar att ansikten med olika skalor kan modelleras genom en specialiserad uppsättning djupa konvolutionsnätverk med olika strukturer. Dessa detektorer kan integreras sömlöst i ett enda enhetligt nätverk som kan tränas end-toend. I motsats till befintliga djupa modeller som är utformade för bred skala kräver vårt nätverk ingen bildpyramidinmatning och modellen är av blygsam komplexitet. Vårt nätverk, dubbade ScaleFace, uppnår lovande prestanda på WIDER FACE- och FDDB-dataset med praktisk körhastighet. Speciellt uppnår vår metod 76,4 genomsnittlig precision på den utmanande WIDER FACE datasetet och 96% recall rate på FDDB datasetet med 7 ramar per sekund (fps) för 900 × 1300 ingångsbild.
Yang m.fl. REF tillämpar en specialiserad uppsättning CNN med olika strukturer för att upptäcka olika skalor av ansikten.
Face Detection through Scale-Friendly Deep Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}