論文查重服務(wù)12年
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4，在FDDB和WIDER FACE數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，我們提出的DSFD網(wǎng)絡(luò)是最好的算法。 特征學(xué)習(xí) ，人臉檢測(cè)的早期工作主要依賴手工設(shè)計(jì)的特征，例如哈爾特征，控制點(diǎn)設(shè)置，邊緣方向直方圖。 然而，手工設(shè)計(jì)的特征缺少引導(dǎo)。
大家好，今天給大家分享一篇人臉?biāo)惴I(lǐng)域非常知名的paper，RetinaFace (RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。 同時(shí)也在文末附上開(kāi)源項(xiàng)目的鏈接。
這表明了（1）人臉檢測(cè)和對(duì)準(zhǔn)會(huì)嚴(yán)重影響人臉識(shí)別性能，并且（2）對(duì)于人臉識(shí)別應(yīng)用，RetinaFace比MTCNN具有更強(qiáng)的基準(zhǔn)。 在圖9中，我們?cè)诿總€(gè)圖例的末尾顯示了IJB-C數(shù)據(jù)集上的ROC曲線以及FAR = 1e-6的TAR。
常見(jiàn)的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法中，其損失函數(shù)一般都是 L2 Loss（如下圖左側(cè)所示，其中的 用來(lái)控制各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的權(quán)重）。 作者考慮到現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中極端情況的樣本數(shù)量少，故對(duì)旋轉(zhuǎn)角度大的樣本給予更大的 Loss 權(quán)重（如下圖右側(cè)所示，），以此緩解所存在的數(shù)據(jù)樣本分布不平衡的問(wèn)題。
