【人脸检测】学界 | 中科院自动化研究所提出 FaceBoxes:实时、高准确率的 CPU 面部检测器
要想用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地進(jìn)行面部檢測(cè)等操作,往往需要 GPU 等高速并行的計(jì)算設(shè)備。如果僅使用 CPU,往往會(huì)遇到速度與準(zhǔn)確度不能兼得的困境。為了解決這個(gè)問題,中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所和中國(guó)科學(xué)院大學(xué)的研究者提出了一種名叫 FaceBoxes 的新方法,在保證了 CPU 面部識(shí)別的準(zhǔn)確度的同時(shí),還做到了實(shí)時(shí)處理。機(jī)器之心對(duì)該研究進(jìn)行了摘要介紹。
論文:一種使用 CPU 的高準(zhǔn)確度實(shí)時(shí)面部檢測(cè)器(FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy)
論文地址:https://arxiv.org/abs/1708.05234
盡管面部檢測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)展,但要在 CPU 上滿足高表現(xiàn)水平的同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的速度仍然還是一個(gè)懸而未決的難題,因?yàn)橛糜诿娌繖z測(cè)的有效模型往往需要過高的計(jì)算基礎(chǔ)。為了解決這個(gè)難題,我們提出了一種全新的面部檢測(cè)器 FaceBoxes,它在速度和準(zhǔn)確度上都表現(xiàn)優(yōu)異。具體而言,我們的方法具有輕量卻又強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它由快速消化的卷積層(RDCL:Rapidly Digested Convolutional Layers)和多尺度卷積層(MSCL:Multiple Scale Convolutional Layers)構(gòu)成。RDCL 可以讓 FaceBoxes 在 CPU 上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的速度;而 MSCL 的目的是在不同層上豐富感受野(receptive field)和離散化 anchor,以便處理不同尺度的面部。此外,我們還提出了一種新的 anchor 密度化策略,可以讓圖像上不同類型的 anchor 具有相同的密度,這可以顯著提升小面部的召回率。由此,我們提出的這個(gè)檢測(cè)器在 VGA 分辨率的圖像上可以在單核 CPU 上以 20 FPS 的速度運(yùn)行,也可在單個(gè) GPU 上以 125 FPS 的速度運(yùn)行。此外,FaceBoxes 的速度不會(huì)因人臉的數(shù)量發(fā)生改變。我們對(duì)這種方法進(jìn)行了全面的評(píng)估,并且在 AFW、PASCAL 人臉數(shù)據(jù)集和 FDDB 等多個(gè)面部檢測(cè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上都得到了當(dāng)前最佳的檢測(cè)表現(xiàn)。
圖 1:FaceBoxes 的架構(gòu)以及我們的 anchor 設(shè)計(jì)的詳細(xì)信息表
圖 2: ( a ) C.ReLU 模塊,其中 Negation 只是簡(jiǎn)單地為 Convolution 的輸出乘上 -1。 ( b ) Inception 模塊
圖 3:anchor 密度化示例。為了清楚說明,我們僅對(duì)一個(gè)感受野中心(即中心的黑色單元)的 anchor 進(jìn)行了密度化,并且只標(biāo)出了對(duì)角 anchor 的顏色
表 1:不同方法的整體 CPU 推理時(shí)間和 mAP 比較。FPS 是在 CPU 上處理 VGA 分辨率圖像的速度,mAP 的意思是在 FDDB 上 1000 個(gè)假正例的真正例率。要提一下,STN [ 5 ] 的 mAP 是 179 個(gè)假正例的真正例率,并且使用了 ROI 卷積,它的 FPS 可以提速到 30,而召回率僅會(huì)降低 0.6%
表 2:FaceBoxes 在 FDDB 數(shù)據(jù)集上增添不同方法時(shí)的結(jié)果變化。Accuracy ( mAP ) 表示 1000 個(gè)假正例的真正例率。Speed ( ms ) 是在 CPU 上處理 VGA 分辨率圖像的速度
圖 4:在 AFW 數(shù)據(jù)集上的精度召回率曲線
圖 5:在 PASCAL 人臉數(shù)據(jù)集上的精度召回率曲線
圖 6:在 FDDB 數(shù)據(jù)集上的評(píng)估結(jié)果
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總結(jié)
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