論文の概要: Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04714v1
• Date: Mon, 10 May 2021 23:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 04:25:19.106257
• Title: Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection
• Title（参考訳）: 効率的な顔検出のためのサンプルと計算再分配
• Authors: Jia Guo and Jiankang Deng and Alexandros Lattas and Stefanos Zafeiriou
• Abstract要約: トレーニングデータサンプリングと計算分布戦略は、効率的で正確な顔検出の鍵です。 scrfdf34は、最高の競合製品であるTinaFaceを3.86%(ハードセットでのAP)で上回り、GPU上でVGA解像度画像でmph3$times$より高速です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.19388513633484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although tremendous strides have been made in uncontrolled face detection, efficient face detection with a low computation cost as well as high precision remains an open challenge. In this paper, we point out that training data sampling and computation distribution strategies are the keys to efficient and accurate face detection. Motivated by these observations, we introduce two simple but effective methods (1) Sample Redistribution (SR), which augments training samples for the most needed stages, based on the statistics of benchmark datasets; and (2) Computation Redistribution (CR), which reallocates the computation between the backbone, neck and head of the model, based on a meticulously defined search methodology. Extensive experiments conducted on WIDER FACE demonstrate the state-of-the-art efficiency-accuracy trade-off for the proposed \scrfd family across a wide range of compute regimes. In particular, \scrfdf{34} outperforms the best competitor, TinaFace, by $3.86\%$ (AP at hard set) while being more than \emph{3$\times$ faster} on GPUs with VGA-resolution images. We also release our code to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 制御不能な顔検出では大きな進歩があったが、計算コストの低い効率的な顔検出と高精度な顔検出は依然として未解決の課題である。 本稿では,トレーニングデータサンプリングと計算分散戦略が,効率的かつ正確な顔検出の鍵であることを示す。 これらの知見に動機づけられて,(1)ベンチマークデータセットの統計に基づいて,最も必要な段階のトレーニングサンプルを増強するサンプル再分配 (sr) と,(2)精細に定義された探索手法に基づいてモデルのバックボーン,ネック,ヘッド間の計算を再配置する計算再分配 (cr) という2つの簡易かつ効果的な手法を導入した。 WIDER FACEで実施された大規模な実験は、幅広い計算系で提案された \scrfd ファミリーの最先端の効率-精度トレードオフを実証している。 特に、 \scrfdf{34} は、VGA解像度のイメージを持つGPU上での \emph{3$\times$ faster} よりも高いが、最大の競合である TinaFace を$3.86\%$ (AP at hard set) で上回っている。 また、将来の研究を促進するためにコードをリリースします。

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