Detta dokument presenterar en metod för att integrera en ConvNet och en 3D-modell i en end-to-end multi-task diskriminerande lärande mode för ansiktsdetektering i det vilda. I utbildningen antar vi en 3D-genomsnittlig ansiktsmodell och ansiktsnyckel-punkt annotation av varje ansiktsbild finns tillgänglig, vår ConvNet lär sig att förutsäga (i) ansikte avgränsande box förslag genom att uppskatta 3D transformation (rotation och översättning) av medel ansikte modell samt (ii) ansikts nyckel-punkter för varje ansikte instans. Den tar upp två frågor i den senaste generiska objektdetekteringen ConvNets (t.ex. snabbare R-CNN [1]) genom att anpassa den för ansiktsdetektering: i) Ett är att eliminera den heuristiska utformningen av fördefinierade ankarlådor i regionförslagsnätverket (RPN) genom att utnyttja en genomsnittlig 3D-modell. (ii) Det andra är att ersätta den generiska RoI (Regional-of-Interest) pooling skikt med en "konfiguration pooling" skikt, som respekterar de underliggande objektkonfigurationer baserade på de förutsagda ansikts key-points, därför är det mer semantik driven. Den multi-task förlust består av tre termer: klassificeringen Softmax förlust och placeringen slät l1-förlust [2] av både ansikts nyckel-punkter och ansiktet begränsande lådor. I experiment är vårt ConvNet endast utbildat på AFLW dataset [3] och testat på FDDB-riktmärket [4] och AFW-riktmärket [5]. Resultaten visar att den föreslagna metoden uppnår mycket konkurrenskraftiga toppresultat i de två riktmärkena.
Till exempel Li et al. REF presenterade en metod för att upptäcka ansikten i det fria, som integrerar ett ConvNet och en 3D-meanface-modell i en end-to-end multi-task discriminativ inlärningsram.
Face Detection with End-to-End Integration of a ConvNet and a 3D Model
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}