本周為將門技術社區(qū)第203期線上Talk。

北京時間5月7日(周四)中午12點整，百度視覺技術部資深研發(fā)工程師—湯旭的talk將準時在將門TechBeat技術社區(qū)上線！

他與大家分享的主題是“人臉檢測技術發(fā)展及小尺度人臉檢測“框”實踐，將介紹百度視覺技術部在人臉檢測問題上產出一系列的研究，并從人臉檢測器優(yōu)化的多個角度來具體剖析。

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Talk·信息

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主題：人臉檢測技術發(fā)展及小尺度人臉檢測“框”實踐

嘉賓：百度視覺技術部資深研發(fā)工程師?湯旭

上線時間：北京時間?5月7日 (周四) 12:00

地點：將門TechBeat技術社區(qū)

http://www.techbeat.net/

（復制網址到PC端登錄查看）

Talk·提綱

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近年來，人臉識別逐漸成為了視覺領域研究里最熱門的課題，在安防監(jiān)控、人證比對、人臉解鎖、人機交互、人臉特效等領域都有著重要的應用價值。人臉檢測是很多人臉應用的基礎任務，比如人臉關鍵點，人臉識別，人臉老化等。

由于存在姿態(tài)變化、遮擋、光照變化、尺度變化等一系列問題，人臉檢測的實際落地應用仍存在較大的挑戰(zhàn)。衍生于手工設計特征的人臉檢測器，現有的檢測器通過深度卷積神經網絡學到的魯棒特征大大提升了效果。最近的性能領先的人臉檢測器往往受通用目標檢測器的啟發(fā)，通常是基于錨點的深度卷積神經網絡。

為了實現高效、準確的人臉檢測器，主流的SOTA人臉檢測框架往往從以下幾個思路去優(yōu)化：

• 特征融合

• 上下文信息

• 錨點設計

• 額外監(jiān)督

• 數據擴充

• 網絡結構

• 感知野設計

• 單階段Refinement

• 頭部網絡設計

• anchorfree等

過去幾年，百度視覺技術部在人臉檢測問題上也產出了一系列的研究，本次分享我們將通過人臉檢測器優(yōu)化的多個角度來剖析下這些研究。

Talk·提問交流

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方式 ①

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方式 ②

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當然，你的每一次貢獻，我們都會給予你相應的i豆積分，近期還會有驚喜獎勵哦！

Talk·觀看方式

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先來一段高燃預告片提前感受下吧！

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嘉賓介紹

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湯旭主要研究人臉檢測&識別、通用檢測和目標跟蹤，在CVPR、ECCV、TIFS等權威國際會議和期刊發(fā)表論文。多次刷新Widerface國際榜單記錄，ICCV Wider Challenge人臉檢測競賽冠軍、ICCV VOT2019單目標跟蹤競賽冠軍。

擔任ICCV、AAAI、Neurocomputing、CVPR、ECCV等國際會議和期刊審稿人，在百度多次獲得技術先鋒獎、季度之星獎。

關于TechBeat社區(qū)

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