Fugu-MT 論文翻訳(概要): Balanced Masked and Standard Face Recognition

論文の概要: Balanced Masked and Standard Face Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01521v1
Date: Mon, 4 Oct 2021 15:41:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-05 18:26:46.811230
Title: Balanced Masked and Standard Face Recognition
Title（参考訳）: 平衡マスクと標準顔認識
Authors: Delong Qi, Kangli Hu, Weijun Tan, Qi Yao, Jingfeng Liu
Abstract要約: ICCV 2021のマスク付き顔認識チャレンジのWebfaceトラックとInsightface/Glint360Kトラックのための改良されたネットワークアーキテクチャ、データ拡張、トレーニング戦略について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2149550080095914
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present the improved network architecture, data augmentation, and training strategies for the Webface track and Insightface/Glint360K track of the masked face recognition challenge of ICCV2021. One of the key goals is to have a balanced performance of masked and standard face recognition. In order to prevent the overfitting for the masked face recognition, we control the total number of masked faces by not more than 10\% of the total face recognition in the training dataset. We propose a few key changes to the face recognition network including a new stem unit, drop block, face detection and alignment using YOLO5Face, feature concatenation, a cycle cosine learning rate, etc. With this strategy, we achieve good and balanced performance for both masked and standard face recognition.
Abstract（参考訳）: ICCV2021のマスク付き顔認識チャレンジのWebfaceトラックとInsightface/Glint360Kトラックのための改良されたネットワークアーキテクチャ、データ拡張、トレーニング戦略について述べる。重要な目標のひとつは、マスキングと標準顔認識のバランスのとれたパフォーマンスを実現することだ。マスク顔認証の過度な適合を防止するため,トレーニングデータセットにおける顔認識全体の10%以下でマスク顔の総数を制御する。本稿では,新しいステムユニット,ドロップブロック,YOLO5Faceを用いた顔検出とアライメント,特徴連結,サイクルコサイン学習率など,顔認識ネットワークに対するいくつかの重要な変更を提案する。この戦略により,マスクと標準顔認証の両面において,良好な,バランスの取れた性能が得られる。

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