利用困难负样本引导人脸检测器训练
计算机视觉与模式识别
2016-08-09 v1
摘要
最近，深度训练的卷积网络使人脸检测的性能得到了显著提升。本报告描述了一种训练最先进人脸检测器的新方法。其关键在于利用困难负样本挖掘的思想，并用从大量背景样本中收集的困难负样本迭代更新基于 Faster R-CNN 的人脸检测器。我们证明，我们的人脸检测器在 FDDB 数据集上优于最先进的检测器，该数据集是评估人脸检测算法的事实标准。
引用
@article{arxiv.1608.02236,
title = {Bootstrapping Face Detection with Hard Negative Examples},
author = {Shaohua Wan and Zhijun Chen and Tao Zhang and Bo Zhang and Kong-kat Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02236},
year = {2016}
}