論文の概要: MogFace: Rethinking Scale Augmentation on the Face Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11139v2
• Date: Wed, 24 Mar 2021 03:08:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 03:46:30.851292
• Title: MogFace: Rethinking Scale Augmentation on the Face Detector
• Title（参考訳）: mogface: 顔検出器のスケール拡張を再考する
• Authors: Yang Liu, Fei Wang, Baigui Sun, Hao Li
• Abstract要約: 本研究では,画像の前景情報と後景情報とスケール情報を含む先行ソリューションの違いについて検討する。 本稿では,これらの2つの情報を効率的に同時に同化できるSSE戦略を提案する。 本手法は,すべての顔検出ベンチマークにおける最先端検出性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.570686622370403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face detector frequently confronts extreme scale variance challenge. The famous solutions are Multi-scale training, Data-anchor-sampling and Random crop strategy. In this paper, we indicate 2 significant elements to resolve extreme scale variance problem by investigating the difference among the previous solutions, including the fore-ground and back-ground information of an image and the scale information. However, current excellent solutions can only utilize the former information while neglecting to absorb the latter one effectively. In order to help the detector utilize the scale information efficiently, we analyze the relationship between the detector performance and the scale distribution of the training data. Based on this analysis, we propose a Selective Scale Enhancement (SSE) strategy which can assimilate these two information efficiently and simultaneously. Finally, our method achieves state-of-the-art detection performance on all common face detection benchmarks, including AFW, PASCAL face, FDDB and Wider Face datasets. Note that our result achieves six champions on the Wider Face dataset.
• Abstract（参考訳）: 顔検出器は、しばしば極端なスケールのばらつきに直面する。 有名なソリューションは、マルチスケールトレーニング、データアンカーサンプリング、ランダムな作物戦略である。 本稿では,画像の前景情報や背景情報,スケール情報など,過去のソリューションとの違いを調べることで,超大規模分散問題を解決するための2つの重要な要素を示す。 しかし、現在の優れた解は、後者を効果的に吸収することを怠りながら、以前の情報のみを活用できる。 計測器がスケール情報を効率的に利用するのを助けるために,検出器の性能とトレーニングデータのスケール分布の関係を分析する。 そこで本研究では,これらの2つの情報を効率的に同時に同化できるSSE(Selective Scale Enhancement)戦略を提案する。 最後に,AFW,PASCALフェイス,FDDB,Wider Faceデータセットなど,すべての一般的な顔検出ベンチマークにおける最先端検出性能を実現する。 我々の結果は、Wider Faceデータセットで6つのチャンピオンを達成したことに注意してください。

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