論文の概要: ASFD: Automatic and Scalable Face Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11228v3
• Date: Tue, 31 Mar 2020 16:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 03:23:56.683852
• Title: ASFD: Automatic and Scalable Face Detector
• Title（参考訳）: ASFD: 自動かつスケーラブルな顔検出器
• Authors: Bin Zhang, Jian Li, Yabiao Wang, Ying Tai, Chengjie Wang, Jilin Li, Feiyue Huang, Yili Xia, Wenjiang Pei, Rongrong Ji
• Abstract要約: ASFD(Automatic and Scalable Face Detector)を提案する。 ASFDはニューラルアーキテクチャ検索技術の組み合わせと新たな損失設計に基づいている。 ASFD-D0は120FPS以上で動作し、MobilenetはVGA解像度の画像を撮影しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 129.82350993748258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel Automatic and Scalable Face Detector (ASFD), which is based on a combination of neural architecture search techniques as well as a new loss design. First, we propose an automatic feature enhance module named Auto-FEM by improved differential architecture search, which allows efficient multi-scale feature fusion and context enhancement. Second, we use Distance-based Regression and Margin-based Classification (DRMC) multi-task loss to predict accurate bounding boxes and learn highly discriminative deep features. Third, we adopt compound scaling methods and uniformly scale the backbone, feature modules, and head networks to develop a family of ASFD, which are consistently more efficient than the state-of-the-art face detectors. Extensive experiments conducted on popular benchmarks, e.g. WIDER FACE and FDDB, demonstrate that our ASFD-D6 outperforms the prior strong competitors, and our lightweight ASFD-D0 runs at more than 120 FPS with Mobilenet for VGA-resolution images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルアーキテクチャ検索技術の組み合わせと新たな損失設計に基づく,ASFD(Automatic and Scalable Face Detector)を提案する。 まず,高効率なマルチスケール機能融合とコンテキスト拡張を可能にする差分アーキテクチャ探索の改良により,Auto-FEMという自動機能拡張モジュールを提案する。 第2に、距離に基づく回帰とマージンに基づく分類(drmc)によるマルチタスクロスを用いて、正確な境界ボックスを予測し、高度に識別可能な深い特徴を学習する。 第3に、複雑なスケーリング手法を採用し、バックボーン、特徴モジュール、ヘッドネットワークを均一にスケーリングし、最先端の顔検出器よりも一貫して効率の良いASFDのファミリーを開発する。 WIDER FACEやFDDBといった一般的なベンチマークで実施された大規模な実験では、当社のASFD-D6が従来の強力なライバルより優れており、軽量のASFD-D0は120FPS以上で動作し、MobilenetはVGA解像度のイメージを提供する。

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