Обнаружение лиц является обязательным шагом во многих приложениях компьютерного зрения, таких как распознавание лиц, распознавание эмоций, определение возраста, виртуальный макияж и мониторинг показателей жизнедеятельности. Благодаря достижениям в области глубокого обучения и внедрению аннотированных крупномасштабных наборов данных для человеческих лиц было разработано множество приложений. В последнее время другие домены как животные и персонажи мультфильмов, начали привлекать большее внимание, но все еще сильно отстают от обнаружения человеческих лиц. Самой большой проблемой является ограниченное количество аннотированных наборов данных лиц в этих доменах. Ручная маркировка крупномасштабных наборов данных утомительна и требует значительного человеческого труда. В связи с этим мы представляем независимый от вводных данных детектор лиц “AnyFace”, чтобы упростить аннотирование различных наборов данных о лицах.
Публикация: AnyFace: A Data-Centric Approach ForInput-Agnostic Face Detection
Инструкции для демо AnyFace:
Убедительно просим вас использовать демо-версию проекта только в благих целях, не использовать ее для непристойных изображений, а также соблюдать этические нормы. Мы удаляем загруженное изображение после его обработки, чтобы сохранить вашу конфиденциальность.
If you use this project in your work, we kindly ask you to cite our paper:
@article{Kuzdeuov2022,
author = "Askat Kuzdeuov and Darina Koishigarina and Hüseyin Atakan Varol",
title = "{AnyFace: A Data-Centric Approach For Input-Agnostic Face Detection}",
year = "2022",
month = "12",
url = "https://www.techrxiv.org/articles/preprint/AnyFace_A_Data-Centric_Approach_For_Input-Agnostic_Face_Detection/21656993",
doi = "10.36227/techrxiv.21656993.v1" }