WIDER FACE : Un Benchmark de Détection de Visages

La détection de visages est l'un des sujets les plus étudiés dans la communauté de la vision par ordinateur. De nombreux progrès ont été réalisés grâce à la disponibilité de jeux de données de référence pour la détection de visages. Nous montrons qu'il existe un écart entre les performances actuelles en détection de visages et les exigences du monde réel. Pour faciliter les futures recherches en détection de visages, nous présentons le jeu de données WIDER FACE, qui est dix fois plus grand que les jeux de données existants. Ce jeu de données contient des annotations riches, y compris des occultations, des poses, des catégories d'événements et des boîtes englobantes de visages. Les visages présents dans ce jeu de données sont extrêmement difficiles à détecter en raison des grandes variations d'échelle, de pose et d'occultation, comme le montre la Fig. 1. De plus, nous montrons que le jeu de données WIDER FACE est une source d'entraînement efficace pour la détection de visages. Nous évaluons plusieurs systèmes de détection représentatifs, offrant un aperçu des performances actuelles à l'état de l'art et proposant une solution pour traiter les grandes variations d'échelle. Enfin, nous discutons des cas courants d'échec qui méritent une investigation supplémentaire. Le jeu de données peut être téléchargé à l'adresse suivante : mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace