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发布时间:2023-02-17 14:19:35 作者:知网小编 来源:www.it54.cn
4,在FDDB和WIDER FACE数据集上的实验表明,我们提出的DSFD网络是最好的算法。 特征学习 ,人脸检测的早期工作主要依赖手工设计的特征,例如哈尔特征,控制点设置,边缘方向直方图。 然而,手工设计的特征缺少引导。
大家好,今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper,RetinaFace (RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。 同时也在文末附上开源项目的链接。
这表明了(1)人脸检测和对准会严重影响人脸识别性能,并且(2)对于人脸识别应用,RetinaFace比MTCNN具有更强的基准。 在图9中,我们在每个图例的末尾显示了IJB-C数据集上的ROC曲线以及FAR = 1e-6的TAR。
常见的人脸关键点检测算法中,其损失函数一般都是 L2 Loss(如下图左侧所示,其中的 用来控制各个关键点的权重)。 作者考虑到现有数据集中极端情况的样本数量少,故对旋转角度大的样本给予更大的 Loss 权重(如下图右侧所示,),以此缓解所存在的数据样本分布不平衡的问题。