S$^3$FD: 単一ショットスケール不変顔検出器

本論文では、単一の深層ニューラルネットワークで様々なサイズの人顔を検出する高性能なリアルタイム人顔検出器、Single Shot Scale-invariant Face Detector（S$^3$FD）について紹介します。特に、小さな人顔に対して優れた性能を発揮します。具体的には、アンカーベースの検出器が対象が小さくなるにつれて著しく性能が低下するという一般的な問題を解決しようと試みています。我々の貢献は以下の3つの側面にあります：1) 異なるサイズの人顔を適切に処理できるスケール公平な人顔検出フレームワークの提案です。広範囲のレイヤーにアンカーを配置することで、すべてのサイズの人顔が十分な特徴量を持つようにしています。さらに、効果的な受容野と提案した等比間隔原則に基づいてアンカースケールを設計しました；2) スケール補償アンカーマッチング戦略により、小さな人顔の再現率を向上させました；3) 最大値選択背景ラベルを使用して、小さな人顔の誤検出率を低減しました。その結果、当方法はAFW、PASCAL face、FDDBおよびWIDER FACEデータセットなど、一般的なすべての人顔検出ベンチマークにおいて最先端の検出性能を達成しており、Nvidia Titan X (Pascal)上でVGA解像度の画像に対して36 FPSで動作します。