centerloss系列文章笔记——人脸检测Face R-CNN
2018-02-28 11:28
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Face R-CNN. Hao Wang Zhifeng Li∗ Xing Ji Yitong WangTencent AI Lab, ChinaFCN做人脸检测的paper，在FDDB和WIDERFACE上都是最好的结果，主要的工作是：1. centerloss加入原有rcnn的结构中，其实就是用centerloss训个更好的脸和非脸的分类器
2. online hard negtive sampling改进用了centerloss之后为了保持hard negtive和postive 的样本比例为1:1，所以对online hard negtive sample做了固定的比例约束，没啥新意3. 图像做multiscale输入的训练就是把图像做不同层级的resize来训练，以此来提升对于小脸的效果，预测的时候也做多scale预测，也没啥新意结果上看效果不错，但是没有具体对不同的策略对最终结果的影响，只对比了加数据和不加数据的结果差别，加了数据平均会高2个点吧。
整体上是个挺没有诚意用来占坑的paper。
2. online hard negtive sampling改进用了centerloss之后为了保持hard negtive和postive 的样本比例为1:1，所以对online hard negtive sample做了固定的比例约束，没啥新意3. 图像做multiscale输入的训练就是把图像做不同层级的resize来训练，以此来提升对于小脸的效果，预测的时候也做多scale预测，也没啥新意结果上看效果不错，但是没有具体对不同的策略对最终结果的影响，只对比了加数据和不加数据的结果差别，加了数据平均会高2个点吧。
整体上是个挺没有诚意用来占坑的paper。
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