10.16208/j.issn1000-7024.2020.09.024
基于YOLO的多尺度并行人脸检测算法
针对通用目标检测方法YOLO(you only look once)直接应用到人脸检测中存在召回率不够高、定位不够准确的问题,提出一种由密集到稀疏的多尺度并行的网络结构.通过不同尺度的网络检测不同尺寸的人脸,解决召回率不够高的问题,通过平均多尺度网络的检测结果解决定位不够准确的问题.引入中心损失函数,减小类内距离,进一步提高分类准确率.实验结果表明,在不同的数据集上,该方法的召回率及定位准确性相对于YOLO有所提高,检测精度接近主流方法的同时检测速度具有明显优势.
通用目标检测、人脸检测、多尺度、并行检测、中心损失
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2020-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
2559-2565