Abstrakt. Ansiktsdetektion har studerats väl i många år och en av de återstående utmaningarna är att upptäcka små, suddiga och delvis ockluderade ansikten i okontrollerad miljö. I detta dokument föreslås en ny kontextstödd enskottsdetektor vid namn PyramidBox för att hantera problemet med ansiktsdetektering. Med hänsyn till sammanhangets betydelse förbättrar vi utnyttjandet av kontextuell information i följande tre aspekter. För det första utformar vi ett nytt sammanhangsankare för att övervaka kontextuellt lärande på hög nivå med hjälp av en halvövervakad metod, som vi kallar PyramidAnchors. För det andra föreslår vi den låga nivå Feature Pyramid Network att kombinera adekvat hög nivå kontextisk semantisk funktion och låg nivå ansiktsfunktion tillsammans, vilket också gör att PyramidBox kan förutsäga ansikten av alla skalor i ett enda skott. För det tredje inför vi en kontextkänslig struktur för att öka kapaciteten hos förutsägelsenätverket för att förbättra den slutliga noggrannheten i produktionen. Dessutom använder vi metoden Data-anchor-sampling för att öka träningsprover över olika skalor, vilket ökar mångfalden av träningsdata för mindre ansikten. Genom att utnyttja sammanhangets värde uppnår PyramidBox överlägsna prestanda bland toppmoderna över de två gemensamma riktmärkena för ansiktsdetektering, FDDB och WIDER FACE. Vår kod finns på PaddlePaddle: https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/development/fluid/face_detection.
PyramidBox REF formulerar en data-anchor-sampling strategi för att öka andelen små ansikten i utbildningsdata.
PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector
{'venue': 'ECCV2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}