京东AI研究院在业界顶级人脸检测榜单三项评测排名第一

2019-02-11 19:40 环球网

近日,京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室提出人脸检测算法“Improved Selective Refinement Network(ISRN)”,在业界顶级人脸检测榜单“WIDER FACE”中的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测集中,以96.3%AP,95.4%AP,90.3%AP的优异性能全部获得排名第一的佳绩,在行业研究平台上展现出京东AI研究院出色的人脸检测实力。

图1 WIDER FACE数据集中不同难度的图片样例(图片来自于WIDERFACE官网)

“WIDER FACE”由香港中文大学举办,是目前人脸研究领域中规模最大、检测难度最高的公开人脸检测数据集之一。数据集涵盖32203张图片与393703张人脸标注,应用极端人脸尺寸变化、拍照角度引起的人脸姿态变化、不同程度的人脸遮挡、表情变化、光照强弱差异以及化妆等多种影响因素,极大地增加了图像人脸检测的难度。

正是基于这种极具挑战性的检测难度、精细化的评测标准,“WIDER FACE”吸引了众多国内外众多高校和企业实验室(包括卡耐基梅隆大学、加州大学圣地亚哥分校、浙大、北航、旷视科技、腾讯优图、百度、华为云、滴滴AI、IBM沃森研究院等)参与研究和提升人脸检测算法的准确性和鲁棒性。

京东AI研究院能够在“WIDER FACE”人脸检测数据集评测的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测集中,以96.3% AP,95.4% AP,90.3% AP的优异性能全部排名第一,核心在于京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室对“WIDER FACE”数据集中图片内容人脸区域较小,难以检测问题的处理。

在这个方面,京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室的人脸算法组对现有的的SelectiveRefinement Nerwork (SRN) 模型进行了优化改进:

利用随机初始化尝试大量网络结构

结合Group Normalization实现随机初始化训练,使人脸检测算法“Improved Selective Refinement Network(ISRN)”不使用传统的ImageNet预训练模型就可以达到较好的结果。

改用MS COCO数据集做预训练

MS COCO数据集中有较多属于“人类”类别的图片,而且检测目标尺度变化较大,小物体较多,相对于ImageNet更适合于WIDERFACE的人脸检测。

重新设计残差网络的输入模块

针对WIDERFACE数据集中的极小人脸,重新设计残差网络的输入模块,取消对原始图片的下采样操作,最大程度保留人脸的位置信息。然后第一个多通道数的卷积层进行拆分,来尽可能少地增加计算量与显存的情况:

提升小目标人脸的检测性能

利用FPN多层特征融合丰富检测特征的语义信息,结合STC(SelectiveTwo-step Classification,在浅层特征的第二阶段过滤掉低分数的样本)与STR (Selective Two-step Regression,在深层特征的第二阶段重新调整样本)两阶段分类回归方法来增强模型的鲁棒性,降低模型的误检率,提升对小目标人脸的检测性能。

京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室一直致力于人脸识别、人脸检测、人脸关键点检测、人脸防伪、人脸属性识别与模型压缩等计算机视觉领域的技术研究,并有丰富的算法、产品方面的经验积累。

学术上,京东AI研究院2018年已经在国际级学术顶会中发布了10余篇计算机视觉方向研究论文,并在计算机视觉国际顶会CVPR 2018 “Look Into Person” 国际竞赛单人和多人人体姿态估计两个竞赛单元排名第一;在计算机视觉国际顶会ECCV 2018 视觉领域迁移学习挑战赛的开放式图像分类(openset classification)和物体检测(detection)两个任务场景中均以大比分优势排名第一。

应用落地方面,京东AI研究院的人脸检测与识别技术已经广泛应用到京东-德清智能门店、京东7Fresh线下商超的实体零售场景之中,在京东与德清联合打造的多模态交互政务机器人——城市综合服务机器人和同冯氏集团联合打造的智能商业显示屏中,京东AI研究院先进的人脸检测与识别技术也体现出巨大价值。目前京东AI研究院的人脸检测与识别技术已形成成熟的技术解决方案,通过京东NeuHub人工智能平台对外合作,助力传统制造业、实体零售行业等多维领域转型升级。

京东集团副总裁,AI平台与研究部负责人周伯文博士表示:“京东一直致力于用最先进的人工智能技术做最落地的人工智能应用。”此次京东AI研究院提出的人脸检测算法“Improved Selective Refinement Network(ISRN)”,在业界顶级人脸检测榜单“WIDER FACE”中的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测集中,以96.3%AP,95.4%AP,90.3%AP的优异性能全部获得排名第一的佳绩,体现了京东AI在人脸检测领域的领先水平,未来京东将通过人工智能技术的持续深耕,将持续应用人工智能技术助力行业升级,引领美好生活,释放社会价值。

京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室还将在国际多媒体顶级学术会议IEEE ICME2019上,举行人脸关键点竞赛“Grand Challenge of 106-p Facial Landmark Localization”,欢迎相关领域的学生、研究人员的参与。

责编:王楠

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