人脸注意力网络：一种针对遮挡人脸的有效人脸检测器
计算机视觉与模式识别
2017-11-23 v2
摘要
随着卷积神经网络的发展，人脸检测性能已大幅提升。然而，由于口罩和太阳镜造成的遮挡问题仍具挑战性。这些遮挡情形召回率的提升通常带来高误检的风险。本文提出一种称为人脸注意力网络（FAN）的新型人脸检测器，可在不牺牲速度的前提下显著提升遮挡情形下人脸检测问题的召回率。更具体地，我们提出一种新的锚点级注意力，以突出人脸区域的特征。结合我们的锚点分配策略与数据增强技术，我们在 WiderFace 和 MAFA 等公开人脸检测基准上取得了当前最优结果。代码将公开发布以便复现。
引用
@article{arxiv.1711.07246,
title = {Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces},
author = {Jianfeng Wang and Ye Yuan and Gang Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.07246},
year = {2017}
}