人脸识别 论文阅读 (2）- S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector]

已于 2022-03-22 10:33:28 修改
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分类专栏： 人脸识别 文章标签： 计算机视觉
于 2022-03-22 10:32:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37717661/article/details/123654261
本文介绍SingleShotScale-invariantFaceDetector (S3FD)的高效算法，专注于提升小脸检测性能，通过锚点网络层步长调整、匹配策略优化和背景标签处理来增强精度。网络结构详解及其关键技巧揭秘。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector
通过单个深度神经网络在各种面部表现上表现出色，特别是对于小脸

trick：

  • 确保人脸的每一个像素都具有足够的检测功能，以应用于不同的面孔。
    做法：anchor-associated 网络层的步长 从 4到 128 以2倍方式递增
  • 通过anchor匹配策略提高小脸的召回率
  • 通过max-out背景标签降低小脸的假正率

理解
网络结构

【论文笔记】：S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector
Activewaste
09-11 778
&Title: S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector &Summary 提出了一种实时人脸检测器，称为单镜头不变量人脸检测器（SFD），它通过单个深度神经网络在各种人脸尺度上表现出色，特别是对于小脸。具体来说，我们试图解决基于锚的探测器随着物体变小而急剧恶化的常见问题。 我们在以下三个方面做出了贡献： 提出了一个规模公...
人脸检测算法之 S3FD
SIGAI_优快云的博客
07-16 2082
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 SIGAI特约作者 Baoming AI公司算法研究员 导言 自从anchor-based method出现之后，物体检测基本上就离不开这个神奇的anchor了。只因有...
[CV Paper] S3FD : Single Shot Scale-invariant Face Detector
JosephPai的博客
07-27 631
论文阅读：单网络多尺度人脸检测器 综述 本文将主要解决anchor-based方法在目标区域较小时效果显著下降的问题。 1. scale-equitable face detection framework来处理不同尺度的人脸 2. scale compensation anchor matching strategy 3. max-out backgr...
ICCV2017_S3FD：Single Shot Scale-invariant Face Detector
胡豆豆爱学习的博客
05-02 883
论文想解决的问题：人脸目标太小的话，anchor-based detector性能急剧下降；四个spotlight：1 类似SSD，多个feature map预测不用尺度的人脸，但没有像FPN一样，上下层feature map连接；提出了有效感受野(effective receptive field)、equal proportion interval principle概念；2 通过anchor...
人脸检测--S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector
AI小作坊 的博客
08-22 5903
S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector CVPR2017 Caffe code will be available本文针对基于 anchor 的检测器对 小的人脸检测率低的问题进行了分析和改进。基于 anchor 的目标检测发展迅速，人脸检测也有很大进展，但是对于小的人脸检测效果仍然不是很好。 the performance of an
S3FD：Single Shot Scale-invariant Face Detector
Cody的博客
12-29 442
Single Shot Scale-invariant Face Detector 目录问题提出框架Scale-equitable frameworkScale compensation anchor matching strategyMax-out background label结果 问题 The lowest anchor-associated layer的步幅太大（例如，SSD中的8个...
深度学习人脸检测：MTCNN、SSH与S3FD详解
包括MTCNN（Multi-Task Cascaded Convolutional Networks）、SSH（Single Stage Headless Face Detector）、HR（High-Resolution）模型、S3FD（Single Shot Scale-invariant Face Detection）以及Pyramid Box。...
深度学习人脸检测方法综述：MTCNN, SSH, HR & S3FD
S3FD (Single Shot Scale-invariant Face Detector) 和 SSH 类似，也是单阶段检测器，但强调尺度不变性设计，通过不同通道数的卷积核以及特征图融合来适应不同大小的人脸检测。 PyramidBox 是另一种基于金字塔结构...
人脸识别SSD
最新发布
03-12
对于特定应用场景如人脸检测而言，S3FD（Single Shot Scale-Invariant Face Detector）进一步优化了传统SSD模型，在保持原有优势的基础上解决了小尺寸物体尤其是脸部区域难以被准确定位的问题。具体来说，S3FD引入了...
基于Keras的人脸分析深度学习工具箱
S3FD（Single Shot Scale-invariant Face Detector）是一种利用深度学习方法实现的高效的人脸检测系统。 知识点四：人脸地标检测与分析 人脸地标检测是从图像中识别出人脸关键点（如眼角、鼻尖、嘴角等）的位置。在...
【论文阅读笔记】《S3FD:Single Shot Scale-invariant Face Detector》
longteng_guo的博客
07-17 253
《S3FD:Single Shot Scale-invariant Face Detector》 Zhang S, Zhu X, Lei Z, et al. S3fd: Single shot scale-invariant face detector[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vison This paper is Inspired by faster-RCnn and SSD. 网络结构如下：
Reading Note: $ S^3FD $: Single Shot Scale-invariant Face Detector
joshua_1988
03-04 2039
TITLE: S3FDS3FDS^3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector AUTHOR: Shifeng Zhang, Xiangyu Zhu, Zhen Lei, Hailin Shi, Xiaobo Wang, Stan Z. Li ASSOCIATION: Chinese Academy of Sciences FROM: arX...
人脸检测：《S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector》论文详解
shentanyue的博客
08-09 2797
最近项目中在做人脸检测识别。现大致对人脸检测做一个总结归纳。 文章链接：《S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector》 GITHUB ：https://github.com/sfzhang15/SFD This paper presents a real-time face detector, named Single Shot Scale...
人脸检测之S3FD
年轻即出发，
02-25 9270
该方法出自论文S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector 文章改进点： （1）基于不同layer层的不同scale的anchor策略 其中各个卷积层的滑动步长，anchor大小，感受野大小分别如下，其中anchor 的aspect ratio为1:1。 这样的设置，主要是由于作者在实际真实数据样本中得出，anchor面
S3FD-论文笔记
Learning
10-16 757
这个模型采用了基于锚的检测框架（可参考RPN与SSD）。 缺点：面部越小，效果越差。 网络结构：Scale-Equitable Framework 基于VGG16; 对VGG16，保持 conv1_1到pool5不变； 对VGG16的fc6与fc7，使用降采样的方式对其参数进行抽样，以将两者均转变为卷积层conv_fc6与conv_fc7； 在conv_fc7后面添加新的两组卷积层conv6（c...
ICCV2017论文S3FD理解
qq_35985044的博客
05-15 456
S3FD用于人脸检测，当然其思想适用于目标检测的其他领域。该算法借鉴了SSD模型，主要做了以下几个改进： 1.Scale-equitable framework 根据特征图的感受野和equal proportion interval principle(等比例间隔策略)来确定每层特征图上anchor的尺度。实际上的做法就是确保多层feature map上anchor的尺度和ancho...
S3FD
qq_28778507的博客
03-18 497
SSD也可用于目标检测，但是对于小物体检测存在局限性，愿意在于feature map提取的语义没有深层语义。他有6个采样层：conv4_3,conv7_2,conv8_2,conv9_2,conv10_2,conv11_2(1 * 1 * 1024+3 * 3 * channel-stride降采样)最后SSD300一共可以预测38×38×4+19×19×6+10×10×6+5×5×6+3×3×4...
人脸识别论文——发现微小的脸
qq_53640005的博客
05-10 688
论文简介 论文中文翻译:《发现微小的脸》 论文名称:《Finding Tiny Faces》 录用日期：2017年4月15日 摘要 尽管在物体识别方面已经取得了巨大的进步，但仍然存在的一个开放式挑战是探测小物体。我们探讨了在寻找小面孔的背景下的问题的三个方面:尺度不变性的作用，图像分辨率和上下文推理。虽然大多数识别方法的目标是尺度不变，但识别3px高的人脸的线索与识别300px高的人脸的线索本质上是不同的。我们采用不同的方法，训练不同尺度的探测器。为了保持效率，探测器采用多任务方式进行训练:它们利用从单
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