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Face Detection with the Faster R-CNN

机译：脸部检测较快的R-CNN

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While deep learning based methods for generic object detection have improved rapidly in the last two years, most approaches to face detection are still based on the R-CNN framework [11], leading to limited accuracy and processing speed. In this paper, we investigate applying the Faster RCNN [26], which has recently demonstrated impressive results on various object detection benchmarks, to face detection. By training a Faster R-CNN model on the large scale WIDER face dataset [34], we report state-of-the-art results on the WIDER test set as well as two other widely used face detection benchmarks, FDDB and the recently released IJB-A.
机译：虽然在过去两年中，基于深度学习的通用物体检测方法迅速提高，但大多数面部检测方法仍然基于R-CNN框架[11]，导致有限的精度和处理速度。在本文中，我们调查应用更快的RCNN [26]，该rcnn [26]最近对各种物体检测基准进行令人印象深刻的结果，以面对检测。通过在大型更广泛的脸部数据集上培训更快的R-CNN模型[34]，我们在更广泛的测试集以及其他两种广泛使用的面部检测基准，FDDB和最近发布的另外两个广泛发布的结果上报告最先进的结果IJB-A。

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