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摘 要：为了提高人脸检测的速度和精度,提出了一个端到端的人脸检测网络。该网络包含两个模块:粗筛模块和精调模块。粗筛模块负责过滤背景候选框,仅保留少量高质量候选框,以提高检测的速度;精调模块则负责进一步遴选剩余的候选框并对其进行调整来适应真实的人脸,以提高检测的精度。另外,选择性地对一些层的特征进行融合从而进一步提高网络的精度。在FDDB数据集上,该网络在500次假阳性误报的情况下取得了95.71%的离散得分和75.29%的连续得分。
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| 【分 类】 | 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 |
| 【关键词】 | 人脸检测 特征融合 深度学习 卷积神经网络 多级调优 |
| 【出 处】 | 《计算机应用》2019年 第A01期 18-20页 共3页 |
| 【收 录】 | 中文科技期刊数据库 |
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