极市分享|邬书哲 基于卷积神经网络的鲁棒人脸检测

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| 极市线上分享  第27期 |

上期我们邀请到了哈尔滨工程大学博士李骜，为我们讲解了多任务学习及其在图像分类中的应用，还有一些方法的总结与展望。本期嘉宾也是大有来头，中国科学院计算技术研究所博士邬书哲，SeetaFace人脸检测模块主要开发者，他将为我们讲解基于卷积神经网络的鲁棒人脸检测。欢迎大家踊跃参加，与大咖直接互动~

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活动信息

主题：基于卷积神经网络的鲁棒人脸检测

时间：北京时间周四（4月26日）晚20:00-21:30

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嘉宾信息

邬书哲

中国科学院计算技术研究所博士，SeetaFace人脸检测模块主要开发者，研究方向是人脸检测和目标检测，是CVPR2018论文《基于渐进校准网络的旋转不变人脸检测》中的参与成员。

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关于分享

➤分享背景

人脸检测是人脸识别、表情分析等任务的基础环节，在现实生活中有着非常重要的应用。传统的人脸检测方法在检测精度上存在较大的局限，难以满足复杂应用场景的需求。随着卷积神经网络（CNN）的引入，人脸检测的精度得到了极大的提升。借助于CNN强大的特征学习能力，通过采用Coarse-to-Fine、多尺度、上下文、Anchor适配等策略，能够有效提升人脸检测器应对姿态、尺度、遮挡等各种复杂人脸变化的能力，增强其鲁棒性。本次分享将对最新提出的一些基于卷积神经网络的人脸检测方法进行介绍。

➤分享内容

• CVPR 2018论文分享：基于渐进校准网络的旋转不变人脸检测

  论文：https://arxiv.org/abs/1804.06039

  Demo程序：https://github.com/Jack-CV/PCN

•  增强人脸检测鲁棒性的策略：Coarse-to-Fine，多尺度，上下文，Anchor适配等。

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参与方式

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往期回顾

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关于极市平台

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