論文の概要: Towards Large-scale Masked Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16364v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 05:04:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 16:36:49.767999
• Title: Towards Large-scale Masked Face Recognition
• Title（参考訳）: 大規模マスキング顔認識に向けて
• Authors: Manyuan Zhang, Bingqi Ma, Guanglu Song, Yunxiao Wang, Hongsheng Li, Yu Liu
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)が流行する中、ほとんどの人がマスクを着用している。 本稿では,ICCV MFR WebFace260M と InsightFace の制約のないトラックにテキスト分岐ソリューションを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.380235958577785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: During the COVID-19 coronavirus epidemic, almost everyone is wearing masks, which poses a huge challenge for deep learning-based face recognition algorithms. In this paper, we will present our \textbf{championship} solutions in ICCV MFR WebFace260M and InsightFace unconstrained tracks. We will focus on four challenges in large-scale masked face recognition, i.e., super-large scale training, data noise handling, masked and non-masked face recognition accuracy balancing, and how to design inference-friendly model architecture. We hope that the discussion on these four aspects can guide future research towards more robust masked face recognition systems.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の感染拡大中、ほぼ全員がマスクを着用しているため、ディープラーニングベースの顔認識アルゴリズムにとって大きな課題となっている。 本稿では,ICCV MFR WebFace260M と InsightFace の制約のないトラックに \textbf{championship} ソリューションを提案する。 大規模なマスク付き顔認識における4つの課題、すなわち、超大規模トレーニング、データノイズハンドリング、マスク付きおよび非マスク型顔認識精度バランス、推論に優しいモデルアーキテクチャの設計方法に焦点を当てる。 これら4つの側面に関する議論が、より堅牢な顔認識システムに向けた将来の研究を導くことを願っている。

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