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

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

框架

1. resize图片，生成图像金字塔。
2. 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。
3. 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。
4. 对所有第二批候选框，作为阶段3的输入，得到的输出经处理为输出框和五个关键点坐标。

预处理

根据预设的参数将图像resize成不同大小，形成图像金字塔。

阶段1

阶段1使用一个全卷积网络P-Net，该网络输入为图像金字塔中所有图像，输出的前6个通道为每个对应位置的得分、和框位置调整值。

随后对所有得分大于阈值的框，根据位置调整值校准位置，并使用非极大值抑制（NMS）算法合并重复的框。

阶段2

阶段2使用卷积网络R-Net，对第一批候选框中每张图像，resize至24x24并作为网络输入，输出的前6个通道为得分和框位置调整值。

经过得分筛选后的剩余框再次经过校准位置和NMS得到第二批候选框。

阶段3

阶段3使用卷积网络O-Net，对第二批候选框中每张图像，resize至48x48并作为网络输入，输出分别为得分、框位置调整值和5个关键点坐标。

最后经过校准位置和NMS得到的框及其关键点坐标即为整个过程的结果。

训练

该模型的训练分为3部分：判断是否是脸的分类器，框位置校准和关键点定位。

脸分类器

即一个二类分类问题，使用交叉熵损失函数：

框位置校准

根据预测的偏移和最近的实际框的偏移进行训练，即视为回归问题，使用欧几里得损失：

关键点定位

关键点定位也是回归问题，使用欧几里得损失：

多源训练

由于整个模型中有多个任务存在，各损失函数并不完全平等，如非脸的样本只计算脸分类器的损失，另外两个损失记为0。整个模型的学习目标可以表示为：

在P-Net和R-Net中，α_det=1，α_box=0.5，α_landmark=0.5。
在O-Net中，α_det=1，α_box=0.5，α_landmark=1，使得O-Net的关键点定位更精确。
β_i^j取0或1来表示样本类别。

整个训练采用随机梯度下降法。

online hard sample mining

对每一个训练批次，计算loss前70%的样本作为hard sample，只根据这一部分样本计算梯度。这种方法忽略了对训练影响较小的样本，取得了更好的效果。