초록
얼굴 검출은 영역 기반 방법을 사용하여 큰 성공을 거두었습니다. 본 보고서에서는 완전히 합성곱 방식으로 딥 네트워크를 적용한 영역 기반 얼굴 검출기인 Face R-FCN을 제안합니다. Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)을 기반으로 하여, 우리 검출기는 이전의 R-CNN 기반 얼굴 검출기에 비해 더 정확하고 계산적으로 효율적입니다. 우리의 접근 방식에서는 완전히 합성곱 잔차 네트워크(Residual Network, ResNet)를 백본 네트워크로 채택하였습니다. 특히, 위치 감응 평균 풀링(position-sensitive average pooling), 다중 스케일 훈련 및 테스트(multi-scale training and testing), 온라인 어려운 예제 채굴 전략(on-line hard example mining strategy) 등의 새로운 기술들을 활용하여 검출 정확도를 개선하였습니다. 가장 인기 있고 도전적인 두 가지 얼굴 검출 벤치마크인 FDDB와 WIDER FACE에서 Face R-FCN은 최신 연구 결과들보다 우수한 성능을 보였습니다.