HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

DSFD: كاشف الوجه المزدوج

Jian Li; Yabiao Wang; Changan Wang; Ying Tai; Jianjun Qian; Jian Yang; Chengjie Wang; Jilin Li; Feiyue Huang
DSFD: كاشف الوجه المزدوج
الملخص

في هذا البحث، نقترح شبكة كشف الوجه الجديدة التي تقدم ثلاثة مساهمات جديدة تعالج جوانب رئيسية ثلاثًا في كشف الوجه، وهي تعلم الميزات بشكل أفضل، تصميم الخسارة التدريجي، وزيادة البيانات بناءً على تعيين الأهداف. أولاً، نقترح وحدة تعزيز الميزات (FEM) لتعزيز الخرائط الميزانية الأصلية وتوسيع الكاشف الفوري الواحد إلى كاشف فوري مزدوج. ثانيًا، نعتمد خسارة الأهداف التدريجية (PAL) التي يتم حسابها بواسطة مجموعتين مختلفتين من الأهداف لتعزيز الميزات بفعالية. ثالثًا، نستخدم مطابقة الأهداف المعززة (IAM) من خلال دمج استراتيجية تعيين الأهداف الجديدة في زيادة البيانات لتوفير تهيئة أفضل للمقدر. بما أن هذه التقنيات كلها مرتبطة بتصميم التيار الثنائي، فقد أطلقنا على الشبكة المقترحة اسم الكاشف الفوري المزدوج للوجه (DSFD). أظهرت التجارب الواسعة على مقاييس شائعة مثل WIDER FACE و FDDB تفوق DSFD على الكواشف الحديثة لكشف الوجه.

DSFD: كاشف الوجه المزدوج | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI