抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,単一ショットスケール不変な顔検出器(S3FD)と命名した実時間顔検出器単一の深いニューラルネットワークを用いた顔の種々のスケール,特に小さな面に優れた性能を示した。特に,物体が小さくなるほど,anchorbased検出器は劇的に悪化させる共通の問題を解決することを試みた。はつぎの三点で寄与する1)面の異なるスケールをうまく処理スケール公平な顔検出フレームワークを提案した。面の全てのスケールは,検出のための十分な特徴を有していることを確実にするために広範囲の層のタイルを固定する。に加えて,著者らは,効果的な受容野と提案した均等間隔原理に基づくアンカースケールを設計2)スケール補償アンカーマッチング戦略による小顔の再現率を改善する3)maxを背景ラベルによる小顔の偽陽性率を減少させた。結果として,提案手法では,全ての一般的顔検出ベンチマークへの状態theart検出性能,AFW,PASCAL顔面,FDDBとより広い顔データ集合を含むを達成し,VGA解像度画像に対してNvidiaタイタンX(Pascal)36FPSで運転できる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】