Different Face Size: Not all faces are 30 × 30 pixels, so faces of differing sizes may not be detected. One way to handle this issue is to generate multi-scale versions of the same image. The original detector will detect faces around 30 × 30 pixels. If applying a scale on the image of factor 2​, the model will detect faces that were smaller in the original image since what was 30 × 30 is now 20 × 20 pixels roughly. To detect bigger faces, we can downsize the image. This process is inexpensive as half of the expense comes from processing the original non-scaled image. The sum of the expenses of all other networks combined is about the same as processing the original non-scaled image. The size of the network is the square of the size of the image on one side, so if you scale down the image by 2​, the network you need to run is smaller by a factor of 2. So the overall cost is 1+1/2+1/4+1/8+1/16… which is 2. Performing a multi-scale model only doubles the computational cost.
la taille de visage différente : tous les visages ne sont pas de taille 30 × 30 pixels. Ainsi, les visages de tailles différentes peuvent ne pas être détectés. Une façon de traiter ce problème est de générer des versions multi-échelles de la même image. Le détecteur original détectera des visages d’environ 30 × 30 pixels. En appliquant une échelle sur l’image de facteur 2​, le modèle détectera les visages plus petits dans l’image originale puisque ce qui était de taille 30 × 30 est maintenant d’environ 20 × 20 pixels. Pour détecter des visages plus grands, nous pouvons réduire la taille de l’image. Ce procédé est peu coûteux car la moitié des dépenses provient du traitement de l’image originale non réduite. La somme des dépenses de tous les autres réseaux combinés est à peu près la même que le traitement de l’image originale non mise à l’échelle. La taille du réseau est le carré de la taille de l’image d’un côté, donc si vous réduisez l’image par 2, le réseau que vous devez faire fonctionner est plus petit d’un facteur 2. Le coût global est donc de 1+1/2+1/4+1/8+1/16+…, ce qui donne 2. La réalisation d’un modèle multi-échelle ne fait donc que doubler le coût de calcul.