MSFD：多尺度感受野人脸检测器
计算机视觉与模式识别
2019-03-12 v1
摘要
我们旨在研究单一卷积神经网络的多尺度感受野以检测不同尺度的人脸。本文提出我们的多尺度感受野人脸检测器（MSFD），其在不同尺度人脸检测上具有优越性能，并具备实时推理速度。MSFD 通过层次结构聚合上下文与纹理。更多附加信息与丰富感受野带来显著改进，却仅产生边际时间消耗。我们同时提出一种锚框分配策略，可覆盖宽范围尺度的人脸，以提升小脸与旋转人脸的召回率。为降低误检率，我们使用 focal loss 训练检测器，以避免易样本淹没训练过程。结果表明，MSFD 在 FDDB、Pascal-Faces 与 WIDER FACE 数据集上取得优越结果，并在 GPU 上对 VGA 分辨率图像以 31 FPS 运行。
引用
@article{arxiv.1903.04147,
title = {MSFD:Multi-Scale Receptive Field Face Detector},
author = {Qiushan Guo and Yuan Dong and Yu Guo and Hongliang Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.04147},
year = {2019}
}
备注
Accepted by ICPR 2018