| 復雜背景下小尺寸多角度人臉檢測方法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：234 K | |
| 標簽： 人臉檢測 多任務級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 輕量化網(wǎng)絡 | |
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| 文檔介紹：為了提升復雜背景下小尺寸人臉檢測精度，提出了一種人臉檢測方法GhostNet-MTCNN。在多任務級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（MTCNN）主干網(wǎng)絡上，將占用計算資源的普通卷積進行舍棄，利用GhostNet網(wǎng)絡中計算量更低的Ghost bottleneck模組替代卷積的作用，重新構建網(wǎng)絡特征提取功能，從而搭建一個新的模型。實驗結果表明，該方法可以有效平衡參數(shù)量和精度。在Easy、Medium、Hard三種驗證集上，與MTCNN相比在參數(shù)量僅增加0.62M的前提下精度分別提升了 5.6%、6.6%、7.8%，與MobileNetV3-MTCNN相比在參數(shù)量減少1.27M的同時精度又分別提升了1.6%、0.8%、0.5%。該研究能夠在復雜場景下提高模型對小尺寸、多角度人臉檢測精度，同時也能夠有效平衡參數(shù)量和檢測精度使其成為在邊緣設備部署中更優(yōu)的選擇。 | |
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