Ansiktsdetektering har uppnått stor framgång med hjälp av de regionbaserade metoderna. I detta betänkande föreslår vi en regionbaserad ansiktsdetektor som tillämpar djupa nätverk på ett fullständigt konvolutionellt sätt, med namnet Face R-FCN. Baserat på Regionbaserade Fully Convolutional Networks (R-FCN) är vår ansiktsdetektor mer exakt och beräkningseffektiv jämfört med de tidigare R-CNN-baserade ansiktsdetektorerna. I vårt tillvägagångssätt antar vi det helt konvolutionella nätverket Residual Network (ResNet) som stamnätet. Framför allt utnyttjar vi flera nya tekniker, bland annat positionskänslig genomsnittlig sammanslagning, flerskalig utbildning och testning samt hårdexploateringsstrategi online för att förbättra detektionsnoggrannheten. Över två mest populära och utmanande riktmärken för ansiktsdetektering, FDDB och WIDER FACE, Face R-FCN uppnår överlägsen prestanda jämfört med toppmoderna.
Face R-FCN REF tillämpar R-FCN vid ansiktsdetektering och gör enligt förbättringar.
Detecting Faces Using Region-based Fully Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}