一、背景
人脸检测算法是人脸关键点、属性、编辑、风格化、识别等模块的基础。本文通过实验观察发现,对应设计出如下三个模块构建出一个高性能的人脸检测器MogFace:1.)动态标签分配策略(dynamic label assignment),2.)误检上下文相关性分析(FP context analysis),3.)金字塔层级监督信号分配(pyramid layer level GT assignment)。该方法的模型在WIDER FACE榜单上取得了截止目前将近两年的六项第一。
二、观察
1.1 动态标签分配策略(dynamic label assignment)
为每个anchor点定义cls和reg目标是训练检测器的必要过程,在人脸检测中这个过程称之为标签分配(Label Assignment)。
完整内容请点击下方链接查看:
【OpenVI—论文解读系列】达摩院榜首模型人脸检测MogFace CVPR论文深入解读-阿里云开发者社区
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和《 阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写 侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容