論文の概要: Mask or Non-Mask? Robust Face Mask Detector via Triplet-Consistency Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00523v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 16:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-04 14:34:10.907434
• Title: Mask or Non-Mask? Robust Face Mask Detector via Triplet-Consistency Representation Learning
• Title（参考訳）: マスクか非マスクか? Triplet-Consistency Representation Learningによるロバストマスク検出
• Authors: Chun-Wei Yang, Thanh-Hai Phung, Hong-Han Shuai, Wen-Huang Cheng
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大を遅らせる効果的な方法の1つは、ワクチンや薬品がない場合、マスクを着用することである。 公共の場でのマスクや覆いの使用を義務付けるには、面倒で注意が集中的な人的資源の追加が必要である。 本稿では,フィードフォワード畳み込みニューラルネットワークの効果的な注目を実現するために,コンテキストアテンションモジュールを用いたフェイスマスク検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.062034116854875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the absence of vaccines or medicines to stop COVID-19, one of the effective methods to slow the spread of the coronavirus and reduce the overloading of healthcare is to wear a face mask. Nevertheless, to mandate the use of face masks or coverings in public areas, additional human resources are required, which is tedious and attention-intensive. To automate the monitoring process, one of the promising solutions is to leverage existing object detection models to detect the faces with or without masks. As such, security officers do not have to stare at the monitoring devices or crowds, and only have to deal with the alerts triggered by the detection of faces without masks. Existing object detection models usually focus on designing the CNN-based network architectures for extracting discriminative features. However, the size of training datasets of face mask detection is small, while the difference between faces with and without masks is subtle. Therefore, in this paper, we propose a face mask detection framework that uses the context attention module to enable the effective attention of the feed-forward convolution neural network by adapting their attention maps feature refinement. Moreover, we further propose an anchor-free detector with Triplet-Consistency Representation Learning by integrating the consistency loss and the triplet loss to deal with the small-scale training data and the similarity between masks and occlusions. Extensive experimental results show that our method outperforms the other state-of-the-art methods. The source code is released as a public download to improve public health at https://github.com/wei-1006/MaskFaceDetection.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大を遅らせ、医療の過負荷を減らす効果的な方法の1つは、マスクを着用することである。 それにもかかわらず、公共の場でマスクやカバーの使用を義務付けるためには、追加の人材が必要である。 監視プロセスの自動化には、既存のオブジェクト検出モデルを活用して、マスクの有無に関わらず顔を検出する、という有望なソリューションがある。 このように、警備員は監視装置や群衆を見つめる必要はなく、マスク無しで顔の検出によって引き起こされる警告に対処するのみである。 既存のオブジェクト検出モデルは、通常、識別的特徴を抽出するためのCNNベースのネットワークアーキテクチャの設計に焦点を当てる。 しかし,マスク検出のトレーニングデータセットのサイズは小さく,マスクの有無による差は微妙である。 そこで本稿では,コンテキストアテンションモジュールを用いて,アテンションマップの特徴を洗練することにより,フィードフォワード畳み込みニューラルネットワークの効果的なアテンションを可能にするフェイスマスク検出フレームワークを提案する。 さらに,小型トレーニングデータとマスクと咬合との類似性を扱うために,一貫性損失と三重項損失を統合することにより,三重項抵抗表現学習を行うアンカーフリー検出器を提案する。 広範な実験結果から,本手法は他の最先端手法よりも優れていた。 ソースコードは、https://github.com/wei-1006/MaskFaceDetectionで公開ダウンロードとして公開されている。

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