Jul, 2016

监督式 Transformer 网络用于高效人脸检测

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TL;DR本文提出了一种名为 Supervised Transformer Network 的新型级联卷积神经网络来解决面部检测中的大姿态变化问题，通过使用多任务区域提案网络 (RPN) 同时预测人脸候选区域和相关的面部标志，然后将检测到的面部标志映射到它们的规范位置来更好地规范化面部模式，并在第二阶段使用 RCNN 验证经过变换的候选区域是否为有效面部，同时结合来自网络两个阶段的特征图，取得了多个公共基准测试的最先进的检测精度，并且在保持良好性能的同时，只占用单个核心的 CPU 即可以 30 FPS 的速度运行。
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发现论文，激发创造
  • 多尺度级联全卷积网络人脸检测器

    本研究提出一种基于全卷积神经网络的三级级联结构，采用多尺度全卷积网络生成得分图，使用可能区域而非建议直接连接下一级级联，通过使用得分图可以在公共数据集上获得强大的人脸检测性能。

    Sep, 2016

  • Cascade RPN: 基于自适应卷积探究高质量的区域提案网络

    这篇论文提出了一种名为 Cascade Region Proposal Network（Cascade RPN）的架构，通过系统地处理传统 RPN 的限制来提高区域建议质量和检测性能，实现了更好的定位和检测，其中核心要素包括：单一锚点设计、多阶段细化、适应性卷积等。

    Sep, 2019

  • 用于实时视觉跟踪的连体级联区域建议网络

    本文提出了一种基于级联区域建议网络和 Siamese 跟踪的多级跟踪框架，其中每个区域建议网络利用前一阶段的区域建议网络的输出进行训练，采用多任务损失函数进行端到端的训练，并在多个数据集上实现了优异的跟踪效果。

    Dec, 2018

  • 面向非约束人脸检测的深度学习框架

    本文提出了一种名为 MS-FRCNN 的新方法，它可以鲁棒地检测在面临各种困难的情况下搜集的图像中的人类面部区域，基于 Wider Face 数据库和 Face Detection 数据集与基准（FDDB）对比表明，该方法在各种情况下相对于其他最新的人脸检测方法，始终保持高度竞争力的最新表现。

    Dec, 2016

  • CMS-RCNN：用于非约束性人脸检测的上下文多尺度区域卷积神经网络

    提出一种名为 CMS-RCNN 的面部检测方法，用于应对面部识别领域中的挑战性问题，该方法将多尺度信息与人体上下文信息相结合，具有排名第一的性能表现。

    Jun, 2016

  • 基于区域的全卷积网络检测人脸

    本报告提出了一种基于深度网络的区域检测人脸的新方法 ——Face R-FCN，使用全卷积神经网络做到更准确和更高效的人脸检测，我们采用了一些新技术，包括位置敏感平均池化，多尺度训练和测试以及在线困难样例挖掘策略，这种方法在 FDDB 和 WIDER FACE 等标准数据集上达到了 state-of-the-artlevel 的检测效果。

    Sep, 2017

  • 使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐

    该论文提出了一个采用深度级联多任务框架的人脸检测和对齐方法，利用深度学习及在线难样本挖掘等技术，在 FDDB、WIDER FACE 和 AFLW 等基准测试中取得了优于同类算法的高准确度和实时性能。

    Apr, 2016

  • Faster R-CNN: 基于区域建议网络实现实时目标检测

    本文提出一种完全卷积的区域提议网络（RPN），在同时预测目标边界和目标特征分数的同时，使用完全图像卷积特征共享检测网络的特征。

    Jun, 2015

  • 通过特征融合和分割监督学习更好的人脸检测特征

    本文提出了一种新的单次面部检测网络 DF $^2$ S $^2$，其引入了更有效的特征融合金字塔和在 ResNet-50 上更高效的分割支路来处理细节、遮挡和模糊等问题，并在更高级别的特征映射中应用语义信息作为上下文线索，以增强低级别特征映射，最大限度地利用检测监督信息并在自我监督的方式下，处理语义与细节之间的失衡，并在 WIDER FACE 数据集上取得了最先进的结果。

    Nov, 2018

  • 弱监督级联卷积网络

    本研究提出了基于级联卷积神经网络的两种体系结构，旨在解决在没有昂贵人工注释下进行的弱监督下的目标检测问题，第一阶段从全卷积神经网络中提取类特定区域提议的最佳候选项，在三阶段体系结构中，中间阶段通过第一阶段的激活映射来提供物体分割。这些体系结构在弱监督目标检测，分类和定位领域的实验中表现出了改进。

    Nov, 2016