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面向移动平台人脸检测的FaceYoLo算法
任海培, 李腾
计算机应用
2020, 40 (4):
1002-1008.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091535
针对移动平台上人脸检测实时性不强的问题，提出了一种基于深度学习的FaceYoLo实时人脸检测算法。首先，在YoLov3检测算法的基础上，加入快速消化卷积层（RDCL）缩小输入空间，然后加入多尺度卷积层（MSCL）丰富不同检测尺度的感受野，最后加入中心损失和致密化策略加强模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明，在GPU上测试时，该算法较YoLov3算法在速度上提高至原来的8倍，每幅图像的处理速度可达0.002 8 s；精度提高了2.1个百分点；在Android平台上测试时，该算法较最好的MobileNet模型在检测速率上从5 frame/s提升到10 frame/s。通过实验结果可知，该算法能有效提高人脸检测在移动平台上的实时性能。
参考文献 |
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