抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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現実世界の顔検出とアラインメントは,姿勢,照明,および表情による挑戦に取り組むための先進的識別モデルを要求する。最近の研究は,モデル計算効率をモデル化するために,顔検出とアラインメントの間の関係を利用しているが,それらは各カスケードCNN間の接続を無視している。本論文では,各カスケード構造における検出,較正およびアラインメントを結合し,訓練のためのEnd-to-EndカスケードオンラインHard Example Mining(OHEM)を提案した。FDDBとAFLWに関する実験は,精度と速度に関するかなりの改良を実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】