SSH：单阶段无头人脸检测器
计算机视觉与模式识别
2017-10-19 v3
摘要
我们提出了单阶段无头（SSH）人脸检测器。与两阶段提议-分类检测器不同，SSH 在单阶段直接从分类网络的早期卷积层检测人脸。SSH 是无头的。也就是说，它能够在移除其底层分类网络的“头部”——即 VGG-16 中包含大量参数的所有全连接层——的同时，取得最先进的结果。此外，SSH 不依赖图像金字塔来检测不同尺度的人脸，而是通过设计实现了尺度不变性。我们在网络的一次前向传递中，但从不同层同时检测不同尺度的人脸。这些特性使 SSH 快速且轻量。令人惊讶的是，使用无头 VGG-16，SSH 在 WIDER 数据集上击败了基于 ResNet-101 的最先进技术。尽管与当前最先进技术不同，SSH 未使用图像金字塔，且速度是其 5 倍。此外，如果部署图像金字塔，我们的轻量级网络在 WIDER 数据集的所有子集上均达到最先进水平，将 AP 提高了 2.5%。SSH 在 FDDB 和 Pascal-Faces 数据集上也取得了最先进的结果，同时使用较小的输入尺寸，在 GPU 上达到 50 毫秒/图像的运行时间。代码可在 https://github.com/mahyarnajibi/SSH 获取。
引用
@article{arxiv.1708.03979,
title = {SSH: Single Stage Headless Face Detector},
author = {Mahyar Najibi and Pouya Samangouei and Rama Chellappa and Larry Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.03979},
year = {2017}
}
备注
International Conference on Computer Vision (ICCV) 2017