标准转变： SFace
SFace: An Efficient Network for Face Detection in Large Scale Variations
今朝的人脸检测方式仍无法很好地应对大规模标准转变，基于图像金字塔的方式理论上可笼盖所有标准，但必需多次采样原图，导致大量反复计较；而基于特征金字塔的方式，特征层数不宜加过多，从而限制了模子处置标准规模的上限 。 是否存在一种方式，图像只经由过程模子一次，同时又笼盖到足够大的标准规模呢？
今朝，单步检测方式大致可分为两类：1）Anchor-based 方式，如 SSD[8]、RetinaNet[9] 等；2）Anchor-free 方式，如 DenseBox[10]、UnitBox[11] 等 。 Anchor-based 方式处置的标准规模虽小，但更精准；Anchor-free 方式笼盖的标准规模较大，但检测细小标准的能力低下 。 一个很是天然的设法就是，两种方式可以融合进一个模子吗？抱负很丰满，实际很骨感，Anchor-based 和 Anchor-free 方式的输出在定位体例和置信度得分方面差别显著，直接归并两个输出坚苦很大，具体原因如下：
其一，对于 Anchor-based 方式，ground truth IoU ≥ 0.5 的锚点将被视为正练习样本 。 可以发现，正负样本的界说与鸿沟框回归成果无关，这就导致 Anchor-based 分支每个锚点输出的分类置信度本色上暗示的是「锚点框住的区域是人脸」的置信度，而不是「收集展望的回归框内是人脸」的置信度 。 故而分类置信度很难评估收集现实的定位精度 。 对于在营业层将 Classfication Subnet 和 Regression Subnet 分隔的收集，环境将变得更为严重 。
其二，对于 Anchor-free 方式，收集练习体例近似于方针朋分使命 。 输出的特征图以鸿沟框中间为圆心，半径与鸿沟框标准当作比例的椭圆区域被界说为正样本区域，特征图其它位置（像素）被视为布景 。 经由过程这种体例，Anchor-free 分支的分类置信度得分本色为「该像素落在人脸上」的置信度，并且该分类置信度与定位的精确度的联系关系同样很弱 。
总而言之，Anchor-based 方式和 Anchor-free 方式的分类置信度都与回归定位精度联系关系甚微，其置信度得分也别离代表着分歧的寄义 。 是以经由过程分类成果直接归并两个分支输出的鸿沟框是不合理的，而且可能导致检测机能的急剧下降 。
是以，可以将回归的鸿沟框和 ground truth 鸿沟框之间的 IoU 看成 Classfication Subnet 的 ground truth，这恰是 SFace 所做的工作 。
文章插图
SFace 收集布局具体而言，SFace 设计了 Anchor-based 和 Anchor-free 两个分支，前者基于 RetinaNet，后者基于 UnitBox；两个分支都在练习第一步经由过程 Regression Subnet 生当作鸿沟框；接着计较鸿沟框和 ground truth 鸿沟框之间的 IoU；（Anchor-based 分支的）锚点和（Anchor-free 分支的）像素中 IoU ≥ 0.5 的成果将视为 Classfication Subnet 的正样本，其它则视为负样本，Classfication Loss 采用 Focal Loss 。 我们还测验考试过直接回归 IoU，然而尝试成果表白，相较于采用 Sigmoid Cross Entropy 或 Focal Loss，直接回归 IoU 所得成果方差较大，现实结果欠佳 。
Anchor-based 分支和 Anchor-free 分支都利用 IoU Loss 做为 Regression Loss 。 这种调整有助于同一两个分支的输出体例，优化组合成果 。 经由过程以上批改，两个分支的分类子收集的本色寄义获得同一，分类置信度的分布获得必然水平的弥合，从而 SFace 可有用融合两个分支的成果 。
此外，SFace 必需运行很快才有现实意义，不然大可以选择做图像金字塔 。 为此，基于 Xception，SFace 采用了一个 FLOPs 仅有 39M 的 Backbone，称之为 Xception-39M，每个 Block 包罗 3 个 SeparableConv 的 Residual Block 。 Xception-39M 运算量很是小，感触感染野却高达 1600+，十分适合处置更高分辩率图像 。
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