Abstrakt. Stora pose-variationer återstår för att vara en utmaning som möter verkliga ord-ansiktsdetektion. Vi föreslår en ny kaskad Convolutional Neural Network, döpt till Supervised Transformer Network, för att ta itu med denna utmaning. Det första steget är ett multi-task region proposition nätverk (RPN), som samtidigt förutspår kandidaten ansikte regioner tillsammans med tillhörande ansikts landmärken. Kandidatregionerna förvrängs sedan genom att kartlägga de upptäckta ansiktsmarkeringarna till sina kanoniska positioner för att bättre normalisera ansiktsmönstren. Den andra etappen, som är en RCNN, kontrollerar sedan om de förvrängda kandidatregionerna är giltiga ansikten eller inte. Vi genomför end-to-end lärande av kaskaded nätverk, inklusive optimera kanoniska positioner i ansiktet landmärken. Detta övervakade lärande av omvandlingarna väljer automatiskt den bästa skalan för att differentiera ansikts-/non-face-mönster. Genom att kombinera funktionskartor från båda stadierna av nätverket uppnår vi toppmoderna detekteringsnoggrannheter på flera offentliga riktmärken. För prestanda i realtid, kör vi det kaskaderade nätverket endast på regioner av intressen som produceras från en öka kaskad ansikte detektor. Vår detektor körs på 30 FPS på en enda CPU-kärna för en VGA-upplösningsbild.
Det används i ansikte upptäckt REF att kartlägga de upptäckta ansikts landmärken till sina kanoniska positioner för att bättre normalisera ansiktet mönster.
Supervised Transformer Network for Efficient Face Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}