論文の概要: BDC: Bounding-Box Deep Calibration for High Performance Face Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03892v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 04:41:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 01:06:31.567038
• Title: BDC: Bounding-Box Deep Calibration for High Performance Face Detection
• Title（参考訳）: BDC: 高性能顔検出のためのバウンディングボックスディープキャリブレーション
• Authors: Shi Luo, Xiongfei Li, Xiaoli Zhang
• Abstract要約: 現代のCNNベースの顔検出器は、大きなアノテートデータセットのため、大きな進歩を遂げている。 検出信頼性が高いが、ローカライゼーション精度の低い結果が一致しないと、検出性能がさらに向上する。 本稿では,一貫性のないアノテーションをモデル予測バウンディングボックスで合理的に置き換える新しいバウンディングボックスディープ(BDC)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.593495085674345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern CNN-based face detectors have achieved tremendous strides due to large annotated datasets. However, misaligned results with high detection confidence but low localization accuracy restrict the further improvement of detection performance. In this paper, we first generate detection results on training set itself. Surprisingly, a considerable part of them exist the same misalignment problem. Then, we carefully examine these misaligned cases and point out annotation inconsistency is the main reason. Finally, we propose a novel Bounding-Box Deep Calibration (BDC) method to reasonably replace inconsistent annotations with model predicted bounding-boxes and create a new annotation file for training set. Extensive experiments on WIDER FACE dataset show the effectiveness of BDC on improving models' precision and recall rate. Our simple and effective method provides a new direction for improving face detection. Source code is available at https://github.com/shiluo1990/BDC.
• Abstract（参考訳）: 現代のCNNベースの顔検出器は、大きなアノテートデータセットのため、大きな進歩を遂げている。 しかし,検出信頼度が高いがローカライズ精度が低く,検出性能のさらなる向上が抑制された。 本稿では,まず,トレーニングセット自体に対する検出結果を生成する。 驚くべきことに、その大部分は同じミスアライメント問題が存在する。 次に,これらの不一致を慎重に検討し,アノテーションの不整合が主な原因であることを指摘する。 最後に,不整合アノテーションをモデル予測バウンディングボックスに合理的に置き換え,トレーニングセット用の新しいアノテーションファイルを作成する新しいバウンディングボックスディープキャリブレーション(bdc)法を提案する。 WIDER FACEデータセットの大規模な実験は、BDCがモデルの精度とリコール率を改善する効果を示す。 単純で効果的な手法は顔検出を改善するための新しい方向を提供する。 ソースコードはhttps://github.com/shiluo 1990/BDCで入手できる。

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