YOLO5Face: لماذا إعادة اختراع كاشف الوجه

لقد تم إحراز تقدم هائل في مجال اكتشاف الوجه في السنوات الأخيرة باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية. وعلى الرغم من أن العديد من مكتشفات الوجه تعتمد على تصاميم مخصصة لاكتشاف الوجوه، فإننا نعامل اكتشاف الوجه كمهمة عامة للكشف عن الكائنات. وقد قمنا بتنفيذ مكتشف وجوه مبني على مكتشف الكائنات YOLOv5، وسميناه YOLO5Face. وقد أجرينا بعض التعديلات الأساسية على YOLOv5 وتم تحسينه ليناسب مهام اكتشاف الوجه. وتتضمن هذه التعديلات إضافة رأس انحدار للنقاط الخمس المميزة، واستخدام كتلة مدخل (stem block) في بداية الهيكل الأساسي، واستخدام كيرنيلات أصغر في وحدة SPP، وإضافة مخرج P6 في كتلة PAN. وقد صممنا مكتشفات بمقاسات مختلفة، بدءًا من نموذج كبير جدًا لتحقيق أفضل أداء، وصولاً إلى نموذج صغير جدًا للاستجابة في الوقت الفعلي على الأجهزة المدمجة أو المحمولة. أظهرت نتائج التجارب على مجموعة بيانات WiderFace أن مكتشفات الوجه لدينا تحقق أداءً متفوقًا على مستوى الحالة الحالية (SOTA) في معظم مجموعات البيانات Easy وMedium وHard عند استخدام صور بجودة VGA، متفوقةً على مكتشفات الوجه المخصصة الأكثر تعقيدًا. يمكن الوصول إلى الشفرة المصدرية من خلال الرابط: \url{https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face}