Även om enorma framsteg har gjorts i ansikte upptäckt, en av de återstående öppna utmaningar är att uppnå realtid hastighet på processorn samt upprätthålla hög prestanda, eftersom effektiva modeller för ansiktsdetektion tenderar att vara beräkningsmässigt oöverkomlig. För att möta denna utmaning föreslår vi en ny ansiktsdetektor, FaceBoxes, med överlägsen prestanda på både hastighet och noggrannhet. Specifikt har vår metod en lätt men ändå kraftfull nätverksstruktur som består av de snabbsmälta konvolutionsskikten (RDCL) och de flerskaliga konvolutionsskikten (MSCL). RDCL är utformad för att göra det möjligt för FaceBoxes att uppnå realtidshastighet på processorn. MSCL syftar till att berika mottagliga fält och diskretisera ankare över olika lager för att hantera ansikten av olika skalor. Dessutom föreslår vi en ny ankarförtätningsstrategi för att få olika typer av ankare att ha samma densitet på bilden, vilket avsevärt förbättrar återkallandet av små ansikten. Som en följd av detta körs den föreslagna detektorn vid 20 FPS på en enda CPU-kärna och 125 FPS med hjälp av en GPU för VGA-upplösningsbilder. Dessutom är hastigheten av FaceBoxes invariant till antalet ansikten. Vi utvärderar denna metod och presenterar toppmoderna detektionsprestanda på flera referensdatauppsättningar för ansiktsdetektering, inklusive AFW, PASCAL-ansikte och FDDB.
Faceboxarna REF använder en modul för snabbsmälta konvolutionslager (RDCL) för att snabbt minska upplösningen av funktionskartor.
FaceBoxes: A CPU real-time face detector with high accuracy
{'venue': '2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'journal': '2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}