日近，2020 iCartoonFace挑战赛中在人工智能国际会议 (IJCAI) 举办的，研的“千寻”检测平台腾讯优图尝试室基于自，卡通脸检测算法ACFD初次提出头具名向动漫场景的，和贸易公司中脱颖而出并从国内顶尖学术机构，名的成就取得第一。前目，rXiv公开论文已在a。

　　标准特征时在提取多，用ResNet或VGG目前大部门人脸检测器采。而然，理方形感触感染野的它们仅仅能够处，差别较大的人脸检测这可能会影响标准。比例大于2.0或小于0.5而卡通人脸中大约有10%的.

　　取6个特征图的主干收集VoVNetV3ACFD包罗四个部门：用来对卡通图提，特征金字塔布局ABi-FPN对凹凸特征融合的非对称的双向，间隔的丧失函数MC loss动态锚点框婚配DAM和基于。

　　特征的矫捷性为进一步提拔，骨干收集VoVNetV3优图提出了一种更无效的。利用预锻炼模子环境下VoVNetV3在不，漫场景中表示优异在较为笼统的动，sNet50比拟于Re，Precision) 从0.9018提拔至0.9074VoVNetV3可以或许将检测目标AP (Average 。

　　的划分并分类正负样本为了在检测使命中更好，和布景两个类别也就是卡通脸，改良为动态的锚点框婚配(DAM)ACFD将保守的锚点框婚配过程，次前向传布后在锻炼的每，负样本进行锚点框的弥补对于坚苦的卡通脸用一些。的AP目标由0.8765提拔至0.8890这种动态的锚点框婚配能将baseline。

　　用的多使命丧失函数在锻炼的过程中使，s和分类loss包罗回归los。算出的loss进行了加权丧失函数对弥补的锚点框计，中引入了margin而且在分类loss。MC loss最终将AP提拔了0.3优图提出的基于margin丧失函数。

　　计较高效的骨干收集VoVNet是一种，输出矫捷的特征表达其OSA模块能够。体例处理了VoVNet锻炼的局限性VoVNetV2通过添加残差毗连，效的留意力机制同时引入一种高。

　　务的根本和环节环节卡通脸检测是很多业，视频阐发两个典型的场景中普遍利用在内容审核和动漫：

　　日近，2020 iCartoonFace挑战赛中在人工智能国际会议 (IJCAI) 举办的，研的“千寻”检测平台腾讯优图尝试室基于自，卡通脸检测算法ACFD初次提出头具名向动漫场景的，和贸易公司中脱颖而出并从国内顶尖学术机构，名的成就取得第一。前目，rXiv公开论文已在a。

　　兴旺成长动漫财产，量的卡通视频每年会发生大。助检测卡通脸利用AI帮，息来前进履漫视频的阐发理解卡通人物的人脸信。

　　次本，度仅为50ms且无需任何预锻炼模子优图提出的ACFD检测算法推理速，较为笼统的卡通脸：如机械人脸可以或许检测出动漫视频作品中的，物脸类动，具脸玩，画脸简笔，脸等脸色。

　　级AI尝试室之一作为腾讯旗下顶，觉AI研究与落地优图不断聚焦视，等相关智能识别能力并积极拓展卡通脸，用等营业供给手艺支撑和处理方案为旧事平台、视频网站、短视频应，别提拔使用效率让AI视觉识。

　　核和动漫视频阐发等营业场景中卡通脸检测普遍利用在内容审，难以检测到一些特定场景下的人脸现有的DSFD等通用人脸检测器，此因，的非对称卡通脸检测器ACFD优图初次提出一种面向动漫场景。度进修的方针检测手艺ACFD是一种基于深，锚点框的检测方式属于一阶段带有，卡通图片输入一张，图片中卡通脸的位置（xACFD便能够输出卡通,y,w,应的相信度h）以及对。

　　征融合、语义消息加强以及感触感染野精细处置优图提出的ABi-FPN模块同时进行特，感触感染野更矫捷它能够使特征。

　　发生海量内容和数据互联网上络绎不绝，提拔内容审核效率AI算法审核能够，核成本降低审。视频使用上检测识别出名IP抽象的利用能否侵权好比AI能够在电商平台、旧事、视频网站、短。

　　五官的一般人脸分歧于含有规矩，品种丰硕卡通脸，笼统人物。有类动物脸最为常见的，人脸机械，些脸色脸还有一。些特点针对这，人脸检测算法ACFD优图提出非对称卡通，人脸检测器的框架复用了一些典范的，新性的改良并作出创。

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