MaskFace：多任务人脸与关键点检测器
计算机视觉与模式识别
2020-05-20 v1
摘要
当前在人脸分析领域，用于人脸检测与关键点定位的单任务方法占主导地位。本文关注同时解决这两项任务的多任务模型。我们提出了一种用于人脸与关键点检测的高精度模型。该方法称为 MaskFace，通过增加一个关键点预测头扩展了先前的人脸检测方法。新的关键点头借鉴了 Mask R-CNN 的思想，利用 RoIAlign 层提取人脸特征。在图像中人脸较少的情况下，关键点头仅增加很小的计算开销，却大幅提升了精度。我们在 AFW、PASCAL face、FDDB、WIDER FACE 数据集上评估了 MaskFace 的人脸检测任务性能，并在 AFLW、300W 数据集上评估了其关键点定位任务性能。在两项任务上，MaskFace 均取得了最先进（state-of-the-art）的结果，优于许多单任务与多任务模型。
引用
@article{arxiv.2005.09412,
title = {MaskFace: multi-task face and landmark detector},
author = {Dmitry Yashunin and Tamir Baydasov and Roman Vlasov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.09412},
year = {2020}
}