人脸检测-- Face R-FCN + Face R-CNN

Detecting Faces Using Region-based Fully Convolutional Networks

本文使用 R-FCN 来进行人脸检测

R-FCN 相对于 Faster R-CNN 主要讲卷积层前移进行共享计算

人脸检测的挑战性：

本文的 contributions： 1） 提出基于R-FCN 的人脸检测防范： Face R-FCN 2）提出一个 novel position-sensitive average pooling 用于综合人脸各个特征信息 3）在 WIDER FACE dataset and FDDB dataset 性能优异

Face R-FCN framework

Position-Sensitive Average Pooling 人脸不同的特征区域具有不同的权重 We believe such assumption that distinct regions on the face have different importance should also hold in face detection

Multi-Scale Training and Testing multi-scale training and testing strategy to improve performance 采用 On-line Hard Example Mining (OHEM)

4 Experiments WIDER FACE

FDDB

下面两篇文献都是基于 Faster R-CNN 来进行人脸检测的

Face Detection with the Faster R-CNN https://arxiv.org/abs/1606.03473 https://github.com/playerkk/face-py-faster-rcnn

Face R-CNN https://arxiv.org/abs/1706.01061