人脸检测--Grid Loss: Detecting Occluded Faces
来源:互联网 发布:ftp服务使用的端口是 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 14:53
Grid Loss: Detecting Occluded Faces
ECCV2016
遮挡问题还是要通过区域分块来解决
针对有遮挡的人脸检测,如果从训练数据的角度来解决这个问题难度比较大。我们从定义新的损失函数的角度来解决这个问题。通过定义一个 novel loss layer 来分块考虑人脸计数误差损失,本文的另一个亮点是 real time
我们的整个网络结构示意图
3 Grid Loss for CNNs
本文的检测方式是类似于文献【33】的滑动窗口方式
3.1 Neural Network Architecture
我们的CNN结构由两个 5×5 卷积层组成,每个卷积层后面是 Rectified Linear Unit (ReLU) 激活相应,在两个卷积层之间加入了一个 Local Contrast Normalization
(LCN) layer 来做相应归一化,在最后一个卷积层后面使用了一个小的 dropout
因为速度的因素,这里我们采用了 Aggregate Channel Features (ACF) 特征,对该特征降采样4倍输入卷积层,在检测的时候,我们是多尺度检测的,使用非极大值抑制
3.2 Grid Loss Layer
这里主要讲人脸区域特征图进行分块,然后定义 part detectors 的损失函数,组合不同的part detectors 损失函数及整体检测损失函数得到总体损失函数。
error signals of less discriminative parts are strengthened during training, encouraging the CNN to focus on making weak parts stronger rather than strengthening already discriminative parts
the influence of several strong distinguished parts decreases
简单的来说当有特征的区域被遮挡了,这时候我们需要依靠特征不明显的区域。
4 Evaluation
- 人脸检测--Grid Loss: Detecting Occluded Faces
- 17.2.27 Grid Loss : Detecting Occluded Faces 小感
- 遮挡人脸检测--Detecting Masked Faces in the Wild with LLE-CNNs
- 级联人脸检测--Detecting Faces Using Inside Cascaded Contextual CNN
- 小人脸检测 - Finding Tiny Faces
- 细小人脸检测的实践(Finding Tiny Faces论文代码复现)
- Detecting Faces in Images: A Survey( 翻译)
- Detecting Memory Leaks检测内存泄漏
- Detecting Memory Bottlenecks (检测内存瓶颈)
- 目标检测之focal loss
- ECG - ADS1298 使用笔记(5)-PACING DETECTING/起搏检测
- Detecting and Probing the Camera(检测,探测相机)
- Labeled Faces in the Wild 人脸识别数据集
- Database: Faces & Sketchs 人脸识别数据集
- 基于Triplet loss 函数训练人脸识别深度网络
- ECCV16 Center Loss及其在人脸识别中的应用
- 采用center loss的caffe 人脸识别
- 基于Triplet loss 函数训练人脸识别深度网络
- 下载
- 在Windows Server 2008R2上安装Intel I219-V网卡驱动(技嘉B150主板亲测)
- c# 结束进程
- 链表
- LightOJ
- 人脸检测--Grid Loss: Detecting Occluded Faces
- Linux系统环境变量和别名设置(永久生效和临时生效)
- ES 基本使用《四》--索引mapping
- ListView多条目加载
- ghost版window系统安装.net framework的时候死活回滚
- 开放API接口
- git安装
- [LeetCode]100. Same Tree
- 数据结构与算法(Java描述)-4、单链表以及单链表的应用