Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

Sign up for GitHub

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Jump to bottom

你好，请教关于人脸检测的问题 #9

Open
205418367 opened this issue Aug 5, 2021 · 4 comments
Open

你好，请教关于人脸检测的问题 #9

205418367 opened this issue Aug 5, 2021 · 4 comments

Comments

@205418367
Copy link

我发现你基于Face-Detector-1MB-with-landmark 的改进版本准确率有所提高，
想了解你做了哪些地方的优化呢？谢谢！
@jimmysue
Copy link
Owner

jimmysue commented Aug 8, 2021

主要是充分的增益和训练. 匹配策略有差异但是应该不是重点!

@205418367
Copy link
Author

我归纳一下不同之处是旋转增益+匹配策略。你说匹配策略不是重点，那么重点就是旋转增益了？

1 similar comment
@205418367
Copy link
Author

我归纳一下不同之处是旋转增益+匹配策略。你说匹配策略不是重点，那么重点就是旋转增益了？

@jimmysue
Copy link
Owner

jimmysue commented Aug 8, 2021 •
edited
Loading

我归纳一下不同之处是旋转增益+匹配策略。你说匹配策略不是重点，那么重点就是旋转增益了？

增益的尺度分布非常影响 val 集的结果, 如果增益的人脸尺度和val集接近, 验证集的得分会更高! 这是一种刷分策略.

另外对于小模型, 应当使得人脸尺度分布在其能力范围之内, 使之能够更有效地被训练. 毕竟小模型的能力是有限的!

旋转增益应当说是工程上实现的选择, 对于精度影响我没有看到显著的影响. 该做法是为了我们落地时能够支持更自由的人脸角度的检测. widerface 的验证集, 人脸朝向大部分为正脸, 不符合我们部署的现实场景.

bonus: 匹配这个点, 如果能够使用带角度的人脸框匹配rotated_boxes, 精度还能进一步提升.

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Assignees
No one assigned
Labels
None yet
Projects
None yet
Milestone
No milestone
Development

No branches or pull requests
2 participants
@jimmysue @205418367