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加强人脸识别准确率的Faster-RCNN模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.84 MB | 2021-03-11

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　　为实现对自然场景下小尺度人脸的准确检测，提出一种改进的 Faster-RCNN模型。采用 Resnet-50提取卷积特征，对不同卷积层的特征图进行多尺度融合，同时将区域建议网络产生的锚框由最初的9个改为15个，以更好地适应小尺度人脸检测场景。在此基础上，利用在线难例挖掘算法优化训练过程，采用软非极大值抑制方法解决漏检重叠人脸的冋题，并在训练阶段通过多尺度训练提髙模型的泛化能力。实验结果表明，该模型在 Wider face数据集上平均精度为89.0%，较原 Faster-RCNN模型提升3.5%，在FDDB数据集上检出率也高达95.6%。

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