TinaFace：用于人脸检测的强而简基线
计算机视觉与模式识别
2021-01-25 v3
摘要
近年来人脸检测受到广泛关注。许多工作从模型架构、数据增强、标签分配等不同角度提出大量针对人脸检测的特殊方法，使整体算法与系统变得愈发复杂。本文中指出，\textbf{人脸检测与通用目标检测之间并无鸿沟}。随后我们提供一种强而简的基线方法处理人脸检测，名为 TinaFace。我们使用 ResNet-50 作为骨干网络，且 TinaFace 中所有模块与技术均构建于现有模块之上，易于实现并基于通用目标检测。在最流行且具挑战性的人脸检测基准 WIDER FACE 的 hard 测试集上，以单模型单尺度，我们的 TinaFace 取得了 92.1\% 平均精度（AP），超越了多数近期使用更大骨干网络的人脸检测器。在使用测试时增强（TTA）后，我们的 TinaFace 优于当前最先进方法并取得 92.4\% AP。代码将发布于 \url{https://github.com/Media-Smart/vedadet}。
引用
@article{arxiv.2011.13183,
title = {TinaFace: Strong but Simple Baseline for Face Detection},
author = {Yanjia Zhu and Hongxiang Cai and Shuhan Zhang and Chenhao Wang and Yichao Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.13183},
year = {2021}
}