一、论文

(16)Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks

https://arxiv.org/abs/1604.02878

二、论文笔记

1、背景

(1)、没人把face detection and alignment结合起来做,或者前面人做得效果不太好

(2)、难分样本挖掘之前采用离线的方式,这样太复杂

2、创新

(1)、提出了一个face detection 和alignment 联合起来做的分三个阶段的多任务网络

论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 阅读笔记

训练数据:

论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 阅读笔记

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描述的太过粗糙,不太明白他的训练 过程以及inference过程

(2)、提出一个在线难样本挖掘的方式

把每次训练的mini batch 里面损失在前70%的样本的loss 进行回传,剩下的不回传

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