論文の概要: HLA-Face: Joint High-Low Adaptation for Low Light Face Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01984v1
- Date: Mon, 5 Apr 2021 16:20:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-06 14:31:41.019837
- Title: HLA-Face: Joint High-Low Adaptation for Low Light Face Detection
- Title（参考訳）: HLA-Face:低照度顔検出のための高調波同時適応
- Authors: Wenjing Wang, Wenhan Yang, Jiaying Liu
- Abstract要約: 低照度シナリオでの顔検出は困難だが、監視ビデオや夜間の自律運転など、多くの実用化には不可欠である。
既存の顔検出装置のほとんどは広範なアノテーションに大きく依存しているが、データ収集には時間がかかり、手間がかかる。
我々は、既存の通常の光データを完全に活用し、通常の光から低光への顔検出器の適応方法を探る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.27320441104828
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face detection in low light scenarios is challenging but vital to many
practical applications, e.g., surveillance video, autonomous driving at night.
Most existing face detectors heavily rely on extensive annotations, while
collecting data is time-consuming and laborious. To reduce the burden of
building new datasets for low light conditions, we make full use of existing
normal light data and explore how to adapt face detectors from normal light to
low light. The challenge of this task is that the gap between normal and low
light is too huge and complex for both pixel-level and object-level. Therefore,
most existing low-light enhancement and adaptation methods do not achieve
desirable performance. To address the issue, we propose a joint High-Low
Adaptation (HLA) framework. Through a bidirectional low-level adaptation and
multi-task high-level adaptation scheme, our HLA-Face outperforms
state-of-the-art methods even without using dark face labels for training. Our
project is publicly available at https://daooshee.github.io/HLA-Face-Website/
- Abstract（参考訳）: 低照度シナリオでの顔検出は困難だが、監視ビデオや夜間の自律運転など、多くの実用化には不可欠である。
既存の顔検出装置の多くはアノテーションに大きく依存しているが、データ収集には時間と手間がかかる。
低光環境下での新たなデータセット構築の負担を軽減するため、既存の通常の光データを完全に活用し、通常の光から低光への顔検出装置の適応方法を探る。
この課題は、通常の光と低光のギャップが大きすぎて、ピクセルレベルとオブジェクトレベルの両方で複雑すぎることである。
したがって、既存のほとんどの低光度強調・適応法は望ましい性能を得られない。
この問題に対処するため,我々はHLA(High-Low Adaptation)フレームワークを共同で提案する。
HLA-Faceは、双方向の低レベル適応とマルチタスク高レベル適応方式により、トレーニングにダークフェイスラベルを使わずとも最先端の手法より優れる。
私たちのプロジェクトはhttps://daooshee.github.io/HLA-Face-Website/で公開されています。
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