论文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 阅读笔记

最新推荐文章于 2021-10-22 17:38:39 发布
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#人脸识别 #多任务 #cascade #face detection #face alignment

本文介绍了一种将人脸检测与对齐结合的多任务级联卷积网络，该方法通过三个阶段实现联合预测，同时提出在线难样本挖掘技术，仅回传每个训练批次中损失位于前70%的样本，有效提高了模型的鲁棒性和准确性。

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一、论文

(16)Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks

https://arxiv.org/abs/1604.02878

二、论文笔记

1、背景

（1）、没人把face detection and alignment结合起来做，或者前面人做得效果不太好

（2）、难分样本挖掘之前采用离线的方式，这样太复杂

2、创新

（1）、提出了一个face detection 和alignment 联合起来做的分三个阶段的多任务网络

训练数据：

描述的太过粗糙，不太明白他的训练 过程以及inference过程

（2）、提出一个在线难样本挖掘的方式

把每次训练的mini batch 里面损失在前70%的样本的loss 进行回传，剩下的不回传

论文笔记1.1——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
大西瓜不甜的博客
02-27 725
  使用多任务级联的卷积神经网络将人脸检测与对准结合起来   作者：张凯鹏，张展鹏，李志峰，IEEE高级会员，余乔，IEEE高级会员 Abstract—Face detection and alignment in unconstrained en- vironment are challenging due to various poses, illuminations and occlusio...
论文笔记：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
super_chicken的博客
03-29 405
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 框架 resize图片，生成图像金字塔。 对图像金字塔中的每一张图片，作为阶段1的输入，得到的输出经处理为第一批候选框。 对所有第一批候选框，作为阶段2的输入，得到的输出淘汰了大部分不包含脸的候选框，经处理为第二批候选框。...
[论文阅读] Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks(MTCNN)...
weixin_30713953的博客
11-18 276
相关论文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐。 本文提出的unified cascaded CNNs by multi-task learning，包含三个阶段： 1） 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口 2） 利用...
人脸检测对齐--Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
AI小作坊 的博客
10-18 1487
Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks 《IEEE Signal Processing Letters》 , 2016 , 23 (10) :1499-1503https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignmen
论文笔记1.2——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
大西瓜不甜的博客
02-28 487
二. APPROACH In this section, we will describe our approach towards joint face detection and alignment. A. Overall Framework The overall pipeline of our approach is shown in Fig. 1. Given an...
论文笔记-MTCNN-Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Network
Csuriwolf的博客
01-17 2535
论文笔记—MTCNN-Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Network-2016.11 Kaipeng Zhang. 本文提出一个新的框架使用统一的级联CNN通过多任务学习来集成人脸检测和特征点定位两个任务。提出的CNN包括三个阶段：（1）通过一个shallow CNN迅速产生candidate w
论文笔记1.3——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
大西瓜不甜的博客
02-28 524
三、EXPERIMENTS In this section, we first evaluate the effectiveness of the proposed hard sample mining strategy. Then we compare our face detector and alignment against the state-of-the-art method...
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
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【论文翻译】使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐(MTCNN)
sjz_hahalala479的博客
11-28 2399
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积神经网络进行联合 摘要 Face detection and alignment in unconstrained environment are challenging due to various ...
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks -译文
知识搬运工的博客
06-21 1604
使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对准 摘要：由于各种姿势、光照或遮挡等原因，在无约束环境下的人脸检测和对齐是一项具有挑战性的问题。最近的研究显示，深度学习方法可以在这两项任务上取得令人瞩目的效果。在本文中，我们提出了一个深度级联的多任务框架，它利用了检测和对齐之间的内在联系来提高它们的性能。特别是，我们的框架利用级联架构，通过三个阶段精心设计的深度卷积网络，以粗略到精细...
论文解读——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks（二）
行歌
05-24 512
     该文作者开源了测试代码，我下载到了百度云，链接如下：点击打开链接     我进行了测试，效果不错：## Python Run 1. install tensorflow first, please refers to https://www.tensorflow.org/install 2. install python packages: opencv, numpy 3. python...
论文Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
transMaple的专栏
09-26 807
无
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
chenaxin的博客
06-17 1286
https://arxiv.org/abs/1604.02878v1 摘要
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 论文学习
11-10 2484
1、Introduction (略)2、Method 这篇文章提出了一个新的框架整合了人脸检测以及人脸标注的两个任务。这个CNN框架包含三个部分，第一部分，用浅层的cnn快速获取预选的框。然后通过一个相对复杂的cnn来裁剪大部分没有人脸的框。最后用通过一个强力的cnn来调节结果并定位人脸的关键点。 3、Contributions 提出了一种级联的cnn来解决人脸检测及人脸标注的联合问题，并且
《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》
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03-01 156
《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》 论文主要的三个贡献： （1） 揭示了检测和对齐之间的内在联系； （2） 提出了三个CNN级联的网络结构； （3） 提出了一种对于样本的新的hard mining的算法； 整个算法流程...
MTCNN论文翻译 人脸检测
Loss
10-22 1043
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 多任务级联卷积网络进行人脸检测与对齐 Abstract—Face detection and alignment in unconstrained en-vironment are challenging due to various poses, illuminations and occlusions. Recent studies sh
论文解读——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks（一）
行歌
05-24 6882
使用多任务级联卷积网络的联合人脸检测和对准                            作者：张凯鹏，张展鹏，李志峰，IEEE高级会员，余乔，IEEE高级会员                                                                              摘要       由于姿势、光照或遮挡等原因，在非强迫环境下的人脸识别和对齐...
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解读论文为《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》 基于多任务级联卷积神经网络的人脸检测和对齐 论文地址： https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/ 本文作者：
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12-14 3469
Abstract—Face detection and alignment in unconstrained environment are challenging due to various poses, illuminations and occlusions. Recent studies show that deep learning approaches can achieve i
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