論文の概要: ASFD: Automatic and Scalable Face Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10781v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 07:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 14:19:14.556778
• Title: ASFD: Automatic and Scalable Face Detector
• Title（参考訳）: ASFD: 自動かつスケーラブルな顔検出器
• Authors: Jian Li, Bin Zhang, Yabiao Wang, Ying Tai, ZhenYu Zhang, Chengjie Wang, Jilin Li, Xiaoming Huang, Yili Xia
• Abstract要約: 本稿では,既存の全FAEモジュールをかなりの差で検出し,優れたFAEアーキテクチャであるAutoFAEを探索することを提案する。 特に、当社の強力な ASFD-D6 は WIDER Face テストで AP 96.7/96.2/92.1 よりも優れており、軽量の ASFD-D0 は約3.1 ms で 320 FPS 以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.31799101216593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Along with current multi-scale based detectors, Feature Aggregation and Enhancement (FAE) modules have shown superior performance gains for cutting-edge object detection. However, these hand-crafted FAE modules show inconsistent improvements on face detection, which is mainly due to the significant distribution difference between its training and applying corpus, COCO vs. WIDER Face. To tackle this problem, we essentially analyse the effect of data distribution, and consequently propose to search an effective FAE architecture, termed AutoFAE by a differentiable architecture search, which outperforms all existing FAE modules in face detection with a considerable margin. Upon the found AutoFAE and existing backbones, a supernet is further built and trained, which automatically obtains a family of detectors under the different complexity constraints. Extensive experiments conducted on popular benchmarks, WIDER Face and FDDB, demonstrate the state-of-the-art performance-efficiency trade-off for the proposed automatic and scalable face detector (ASFD) family. In particular, our strong ASFD-D6 outperforms the best competitor with AP 96.7/96.2/92.1 on WIDER Face test, and the lightweight ASFD-D0 costs about 3.1 ms, more than 320 FPS, on the V100 GPU with VGA-resolution images.
• Abstract（参考訳）: 現在のマルチスケールベース検出器と並行して、特徴集約・拡張(FAE)モジュールは最先端物体検出において優れた性能向上を示した。 しかし、これらの手作りのFAEモジュールは、主にトレーニングとコーパス、COCO vs. WIDER Faceの相当な分布差のため、顔検出に不整合性を示す。 この問題に対処するため,我々は,データ分散の効果を本質的に分析し,既存のすべてのfaeモジュールをかなりマージンで上回る,差別化可能なアーキテクチャ探索によってautofaeと呼ばれる効果的なfaeアーキテクチャを探索することを提案する。 AutoFAEと既存のバックボーンが見つかると、スーパーネットはさらに構築され、訓練され、異なる複雑さの制約の下で自動的に検出器のファミリーを取得する。 一般的なベンチマークであるWIDER FaceとFDDBで実施された大規模な実験は、提案された自動かつスケーラブルな顔検出器(ASFD)ファミリーの最先端の性能と効率のトレードオフを実証している。 特に、当社の強力な ASFD-D6 は、WIDER Face テストで AP 96.7/96.2/92.1 よりも優れており、軽量の ASFD-D0 は約3.1 ms、VGA解像度の画像を持つ V100 GPU では 320 FPS 以上である。

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