Rotationsinvariant-ansiktsdetektering, d.v.s. Att upptäcka ansikten med godtyckliga rotations-in-plane-vinklar (RIP) krävs i stor utsträckning i okonstruerade tillämpningar, men är fortfarande en utmanande uppgift på grund av de stora variationerna i ansiktets utseende. De flesta befintliga metoder kompromissar med snabbhet eller noggrannhet för att hantera de stora variationerna under översynsperioden. För att ta itu med detta problem mer effektivt, föreslår vi Progressive Calibration Networks (PCN) för att utföra rotationsinvarianta ansiktsdetektering på ett grovt till fint sätt. PCN består av tre steg, som var och en inte bara skiljer ansiktena från icke-ansikten, men också kalibrerar översynsperioden inriktning av varje ansikte kandidat till upprätt gradvis. Genom att dela upp kalibreringsprocessen i flera steg och endast förutsäga grova riktningar i ett tidigt skede, kan PCN uppnå exakt och snabb kalibrering. Genom att utföra binär klassificering av ansikte vs. non-face med gradvis minskande RIP intervall, kan PCN exakt upptäcka ansikten med full 360 • RIP vinklar. Sådana konstruktioner leder till en realtids rotationsinvariant ansiktsdetektor. Experimenten på multi-orienterat FDDB och en utmanande delmängd av WIDER FACE som innehåller roterade ansikten i den vilda showen att vår PCN uppnår ganska lovande prestanda.
PCN REF ) föreslår en kaskadliknande struktur för att rotera ansikten på ett grovt till fint sätt.
Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}