Snabbare R-CNN är en av de mest representativa och framgångsrika metoderna för objektdetektering, och har blivit allt populärare i olika tillämpningar för att upptäcka invändningar. I detta betänkande föreslår vi en robust strategi för att upptäcka djupa ansikten baserad på Snabbare R-CNN. I vårt tillvägagångssätt utnyttjar vi flera nya tekniker, bland annat ny multi-task förlust funktionsdesign, online hårda exempel gruvdrift, och flerskalig utbildningsstrategi för att förbättra snabbare R-CNN i flera aspekter. Det föreslagna tillvägagångssättet är väl lämpat för ansiktsdetektering, så vi kallar det Face R-CNN. Omfattande experiment utförs på två mest populära och utmanande riktmärken för ansiktsdetektering, FDDB och WIDER FACE, för att visa överlägsenheten i det föreslagna tillvägagångssättet jämfört med state-of-the-arts.
Face R-CNN REF kombinerar Snabbare R-CNN med hård negativ gruvdrift och uppnår lovande resultat.
Face R-CNN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}