論文の概要: RetinaFaceMask: A Single Stage Face Mask Detector for Assisting Control of the COVID-19 Pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03950v3
• Date: Wed, 15 Dec 2021 06:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 12:41:44.042406
• Title: RetinaFaceMask: A Single Stage Face Mask Detector for Assisting Control of the COVID-19 Pandemic
• Title（参考訳）: RetinaFaceMask:COVID-19パンデミックの制御を支援する1段階顔マスク検出器
• Authors: Xinqi Fan, Mingjie Jiang
• Abstract要約: 感染防止策の1つは、公共の場でマスクを着用することである。 特定の公共サービスプロバイダは、マスクを適切に着用する場合のみ、クライアントにサービスを使用するように要求する。 しかし、マスクの自動検出に関する研究はごくわずかである。 我々は,初の高性能単段マスク検出器であるRetinaFaceMaskを提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronavirus 2019 has made a significant impact on the world. One effective strategy to prevent infection for people is to wear masks in public places. Certain public service providers require clients to use their services only if they properly wear masks. There are, however, only a few research studies on automatic face mask detection. In this paper, we proposed RetinaFaceMask, the first high-performance single stage face mask detector. First, to solve the issue that existing studies did not distinguish between correct and incorrect mask wearing states, we established a new dataset containing these annotations. Second, we proposed a context attention module to focus on learning discriminated features associated with face mask wearing states. Third, we transferred the knowledge from the face detection task, inspired by how humans improve their ability via learning from similar tasks. Ablation studies showed the advantages of the proposed model. Experimental findings on both the public and new datasets demonstrated the state-of-the-art performance of our model.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルス2019は世界に大きな影響を与えた。 感染防止策の1つは、公共の場でマスクを着用することである。 特定の公共サービスプロバイダは、マスクを適切に着用する場合のみ、クライアントにサービスを使用するように要求する。 しかし、顔マスクの自動検出に関する研究はごくわずかである。 本稿では,初の高性能単一ステージマスク検出器であるRetinaFaceMaskを提案する。 まず,既存の研究がマスク着用状態と誤着用状態とを区別しないという課題を解決するため,これらのアノテーションを含む新しいデータセットを構築した。 第2に,顔マスク装着状態に関連する識別特徴の学習に焦点をあてたコンテキストアテンションモジュールを提案する。 第3に、同様のタスクから学習することで、人間の能力向上にヒントを得て、顔検出タスクから知識を移した。 アブレーション研究は提案モデルの利点を示した。 公開および新データセットの実験結果から,本モデルの最先端性能が示された。

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