性别估计论文阅读——HyperFace

HyperFace: A Deep Multi-Task Learning Framework for Face Detection, Landmark Localization, Pose Estimation, and Gender Recognition

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Ranjan R, Patel V M, Chellappa R. Hyperface: A deep multi-task
learning framework for face detection, landmark localization, pose
estimation, and gender recognition[J]. IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence, 2019, 41(1): 121-135.

摘要
提出了一种利用深度卷积神经网络(CNN)同时进行人脸检测、地标定位、姿态估计和性别识别的算法。该方法被称为HyperFace，它使用一个单独的CNN和一个基于融合特征的多任务学习算法来融合深度CNN的中间层。它利用任务之间的协同作用来提高他们的个人表现。此外，我们还提出了HyperFace的两种变体:(1)基于ResNet-101模型的HyperFaceResNet，在性能上取得了显著的改进;(2)快速HyperFace，使用高召回率的快速人脸检测器生成区域建议，以提高算法的速度。大量的实验表明，所提出的模型能够同时捕捉人脸的全局和局部信息，并且在这四项任务中的每一项上的性能都明显优于许多具有竞争力的算法。