文献

J-GLOBAL ID：202002290052556691   整理番号：20A1942214

単一ステージ顔検出のためのDFN二重融合ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

DFN Dual Fusion Networks for Single Stage Face Detection

著者 (4件)： Guo Yang (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Li Xiang (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Wang Jiaojuan (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhang Xiangde (Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CSAE ’18  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,二重ショートカットの新しい特徴融合法を提案し,二重融合ネットワーク(DFN)と名付けた実時間顔検出器を構成する。最初に,著者らは,ResNetにおけるスキップ接続を,高密度Netにおける高密度接続と融合し,ネットワークの可能性を利用して,ロバストな特徴を得るために,二重ショートカット構造を形成した。第二に,正と負のサンプルの間の不均衡をある程度解決するために,半焦点損失を導入した。最後に,いくつかの公開顔検出ベンチマーク上のDFNを評価し,最先端の性能を達成した。640×640入力では,DFNはFDDBで97.9%の再現率,AFW,PASCAL FACEで99.1%,98.5%の精度,およびGTX1070Tiで14FPSの試験を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  検出器 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 不均衡 ,  *顔検出 ,  高密度 ,  実時間 ,  再現率 ,  特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 顔検出器 ,  二重ショートカット構造 ,  半焦点損失

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  高分子固体の力学的性質  (CG02023D) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： ステージ ,  顔検出 ,  融合