資料介紹
為實(shí)現(xiàn)對(duì)自然場(chǎng)景下小尺度人臉的準(zhǔn)確檢測(cè),提出一種改進(jìn)的 Faster-RCNN模型。采用 Resnet-50提取卷積特征,對(duì)不同卷積層的特征圖進(jìn)行多尺度融合,同時(shí)將區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的錨框由最初的9個(gè)改為15個(gè),以更好地適應(yīng)小尺度人臉檢測(cè)場(chǎng)景。在此基礎(chǔ)上,利用在線難例挖掘算法優(yōu)化訓(xùn)練過程,采用軟非極大值抑制方法解決漏檢重疊人臉的冋題,并在訓(xùn)練階段通過多尺度訓(xùn)練提髙模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在 Wider face數(shù)據(jù)集上平均精度為89.0%,較原 Faster-RCNN模型提升3.5%,在FDDB數(shù)據(jù)集上檢出率也高達(dá)95.6%。
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