Faster R-CNN a connu un grand succès dans la détection d'objets génériques, notamment pour les tâches de détection d'objets PASCAL et MS COCO. Dans ce rapport, nous proposons une méthode Faster R-CNN détaillée nommée FDNet1.0, spécifiquement conçue pour la détection de visages. Plusieurs techniques ont été mises en œuvre, incluant l'entraînement multi-échelle, le test multi-échelle, un R-CNN légerement conçu, certaines astuces pour l'inférence et une méthode d'agrégation basée sur le vote. Notre méthode obtient deux premières places et une deuxième place dans trois tâches sur l'ensemble de validation WIDER FACE (ensemble facile, ensemble moyen, ensemble difficile).