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發布時間:2023-02-17 14:19:35 作者:知網小編 來源:www.ld2008.cn
4,在FDDB和WIDER FACE數據集上的實驗表明,我們提出的DSFD網絡是最好的算法。 特征學習 ,人臉檢測的早期工作主要依賴手工設計的特征,例如哈爾特征,控制點設置,邊緣方向直方圖。 然而,手工設計的特征缺少引導。
大家好,今天給大家分享一篇人臉算法領域非常知名的paper,RetinaFace (RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。 同時也在文末附上開源項目的鏈接。
這表明了(1)人臉檢測和對準會嚴重影響人臉識別性能,并且(2)對于人臉識別應用,RetinaFace比MTCNN具有更強的基準。 在圖9中,我們在每個圖例的末尾顯示了IJB-C數據集上的ROC曲線以及FAR = 1e-6的TAR。
常見的人臉關鍵點檢測算法中,其損失函數一般都是 L2 Loss(如下圖左側所示,其中的 用來控制各個關鍵點的權重)。 作者考慮到現有數據集中極端情況的樣本數量少,故對旋轉角度大的樣本給予更大的 Loss 權重(如下圖右側所示,),以此緩解所存在的數據樣本分布不平衡的問題。