摘要

基于区域的方法在人脸检测中取得了巨大成功。在本报告中，我们提出了一种应用深度网络的全卷积区域方法的人脸检测器，命名为Face R-FCN。该人脸检测器基于区域全卷积网络（R-FCN），相比之前的基于R-CNN的人脸检测器，具有更高的准确性和计算效率。在我们的方法中，采用了全卷积残差网络（ResNet）作为骨干网络。特别地，我们利用了若干新技术来提高检测精度，包括位置敏感平均池化（position-sensitive average pooling）、多尺度训练和测试以及在线难例挖掘策略。在两个最流行且最具挑战性的人脸检测基准数据集FDDB和WIDER FACE上，Face R-FCN的表现优于现有的先进方法。