Face R-CNN
计算机视觉与模式识别
2017-06-06 v1
摘要
Faster R-CNN 是最具代表性且最成功的目标检测方法之一，在各种目标检测应用中日益普及。在本报告中，我们提出了一种基于 Faster R-CNN 的稳健深度人脸检测方法。在我们的方法中，我们采用了若干新技术，包括新的多任务损失函数设计、在线困难样本挖掘以及多尺度训练策略，从多个方面对 Faster R-CNN 进行了改进。所提出的方法非常适合人脸检测，因此我们将其称为 Face R-CNN。我们在两个最流行且最具挑战性的人脸检测基准 FDDB 和 WIDER FACE 上进行了大量实验，以证明所提方法优于 state-of-the-arts。
引用
@article{arxiv.1706.01061,
title = {Face R-CNN},
author = {Hao Wang and Zhifeng Li and Xing Ji and Yitong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.01061},
year = {2017}
}