要約
Faster RCNNは、PASCALオブジェクト検出やMS COCOオブジェクト検出を含む一般的な物体検出において大きな成功を収めています。本報告書では、顔検出用に詳細に設計されたFaster RCNNの手法であるFDNet1.0について提案します。多尺度学習、多尺度テスト、軽量設計のRCNN、推論のためのいくつかのテクニック、および投票ベースのアンサンブル手法が採用されました。当手法はWIDER FACEバリデーションデータセット（イージーセット、ミディアムセット、ハードセット）における3つのタスクで2回1位、1回2位という成績を達成しました。