近日,世界上最具权威性的人脸检测公共评测集WIDER FACE公布了最新评测结果,滴滴AI实验室团队与北京邮电大学PRIS团队合作提出了人脸检测DFS算法,在WIDER FACE Easy,Medium和Hard三个评估中该子集的六项评价结果,超越了国内外众多科技公司和高校,取得了五项一,一项第二最佳成绩,充分展示了滴滴在人脸检测领域的创新能力。

WIDER FACE是业内最大的数据检测和数据检测记录之一。它由香港中文大学于2016年成立,包含32,203张图片和393,703张面部标签。 40%的数据是培训,10%是验证,50%是测试。根据人脸检测的难易程度,将每组中的数据分为“简易”,“中等”和“高级”。

滴滴人脸检测DFS算法刷新多个WIDER FACE评估记录-而后网
由于各种因素,例如面部大小变化,由相机角度引起的面部姿势变化,不同程度的面部遮挡,表情变化,光强度差异和化妆,数据集处于全局面部检测领域。具有挑战性,每次评估都会吸引一批国内外科技巨头和学院(包括卡内基梅隆大学,加州大学,圣地亚哥分校,北航,浙江大学,京东,腾讯云,百度,华为云,IBM沃森研究所等)验证了它对该数据集的算法效果。

最新评估结果表明,AI Labs团队提出的DFS算法在官方验证集和测试集的六个评估结果中获得了WIDER FACE人脸检测平台中的第一个和第二个。在“Easy”,“Medium”和“Hard”三个测试子集中,DFS算法的性能分别达到96.3%AP,95.4%AP和90.7%AP。

DFS算法使用卷积神经网络中的特征融合作为入口点。为了防止高级特征地图上的语义信息覆盖低级特征地图上的细节,提出了一种利用空间和通道的特征融合金字塔结构。注意机制方法结合了高级和低级特征,语义信息被用作上下文提示,以增强低级特征而不会丢失详细信息。此外,DFS算法提出了辅助训练单级检测器(语义分割分支)的语义分割分支,使得检测网络能够以自我监督的方式实现关注机制并学习更好的特征。具体地,DFS算法的唯一语义分段分支分层地利用更强的语义分段监督信息监督训练网络,使得用于预测面部的特征映射集中于最适合于检测的不同大小的面部。 。目前,人脸检测识别技术已广泛应用于Drip平台,用于驾驶员检测不一致,车载录像过程中的乘客隐私保护等场景,并形成了成熟的技术解决方案,帮助外部合作伙伴进一步提升效力。

事实上,Didi在图像和视频领域的许多竞赛或评估中一直是世界第一。在去年7月的CVPR 2018 WAD自动驾驶挑战中,他获得了两次,三次和四次的好成绩。在去年9月的ECCV2018 COCO和Mapillary挑战赛中,滴滴技术团队首次赢得了Mapillary街景测试世界第一。

这种人脸检测技术打破了世界纪录,也充分展示了滴滴在计算机视觉领域的强大技术实力。滴滴将继续探索更多,并使用先进的AI不断优化交通感知和智能交互技术。技术可以增强用户体验,帮助行业转型和升级,然后建立一个新的生态系统。