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CPU环境下快速精确的人脸检测方法
被引量：
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作者
江航
董兰芳
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第1期155-160,共6页
近年来人脸检测在使用深度学习方法的情况下,取得了显著的突破.然而人脸检测在CPU上实时运行并且保持很高的精度依然是一个很大的挑战.本文提出一种轻量的卷积网络模型,可以加快卷积神经网络提取特征的速度;对相邻卷积层进行特征融合,...
近年来人脸检测在使用深度学习方法的情况下,取得了显著的突破.然而人脸检测在CPU上实时运行并且保持很高的精度依然是一个很大的挑战.本文提出一种轻量的卷积网络模型,可以加快卷积神经网络提取特征的速度;对相邻卷积层进行特征融合,在融合后的多个卷积层检测人脸;为了使每一层的anchor密度相同,对anchor做了稠密化处理;修改了人脸检测分类损失函数,使其更关注比较难分类的样本.在公开数据集FDDB的实验表明,在本文提出的神经网络模型下准确率达到了95.9%,并且可以在CPU上实时检测.
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关键词
人脸检测
轻量型卷积网络
卷积层融合
anchor稠密化
新分类损失
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职称材料
题名
CPU环境下快速精确的人脸检测方法
被引量：
1
1
作者
江航
董兰芳
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第1期155-160,共6页
文摘
近年来人脸检测在使用深度学习方法的情况下,取得了显著的突破.然而人脸检测在CPU上实时运行并且保持很高的精度依然是一个很大的挑战.本文提出一种轻量的卷积网络模型,可以加快卷积神经网络提取特征的速度;对相邻卷积层进行特征融合,在融合后的多个卷积层检测人脸;为了使每一层的anchor密度相同,对anchor做了稠密化处理;修改了人脸检测分类损失函数,使其更关注比较难分类的样本.在公开数据集FDDB的实验表明,在本文提出的神经网络模型下准确率达到了95.9%,并且可以在CPU上实时检测.
关键词
人脸检测
轻量型卷积网络
卷积层融合
anchor稠密化
新分类损失
Keywords
face recognition
lightweight convolutional network
convolutional fusion
anchor
densification
new classification loss
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CPU环境下快速精确的人脸检测方法
江航
董兰芳
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
1
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