UG2+挑战赛2021（半）监督低光条件下人脸检测第一名方案
计算机视觉与模式识别
2021-07-05 v1
摘要
在本技术报告中，我们简要介绍团队“TAL-ai”在CVPR 2021 UG2+挑战赛（半）监督低光条件下人脸检测任务的解决方案。通过对多种流行图像增强方法与图像迁移方法开展实验，我们将低光图像与正常图像拉至更相近的域。观察到使用这些数据进行训练可获得更好性能。我们还适配了若干流行目标检测框架，如DetectoRS、Cascade-RCNN，以及Swin-transformer等大型骨干网络。最终我们集成多个模型，在测试集上取得74.89 mAP，在最终排行榜上排名第一。
引用
@article{arxiv.2107.00818,
title = {1st Place Solutions for UG2+ Challenge 2021 -- (Semi-)supervised Face detection in the low light condition},
author = {Pengcheng Wang and Lingqiao Ji and Zhilong Ji and Yuan Gao and Xiao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00818},
year = {2021}
}