您好，欢迎来到中国测试科技资讯平台！
摘要：为了解决人脸检测的实时性与有效性,提出了基于YOLOv3算法的人脸检测模型.该模型以Darknet53为主干网络,用3种不同尺寸的特征图进行预测,对Boundingbox的中心坐标、置信度以及类别损失函数进行设计,最后直接回归被检测人脸的信息.实验中对数据进行了批量归一化处理,加速了 Loss 收敛.实验采用 WiderFace的自然场景下的人脸数据集,将YOLOv3算法模型与不同算法模型比较,结果显示基于YOLOv3算法的人脸检测模型能够保证人脸检测的实时性,同时实现了自然场景下多人脸检测的任务.
关键词： 多人脸检测;YOLOv3;深度学习;卷积神经网络;批量归一化
作者： 李昊璇 吴东东
作者单位： 山西大学 物理电子工程学院
刊名： 《测试技术学报》
Journal： Journal of Test and Measurement Technology
年，卷(期)： 2020, (1)
在线出版日期： 2020年02月03日
页数： 7
页码： 41-47
友情链接：
广告代理：秦皇岛北驰文化传播有限公司
理事会外联部
印 刷：成都天麦点金实业有限公司
国内总发行：成都市邮政局
邮发代号：62-260
国外发行：中国出版对外贸易总公司
国外代号：DK51019
中国标准连续出版物号：ISSN 1674-5124 CN51-1714/TB
业内最新资讯动态
请关注微信公众号
蜀ICP备11014963号-1 《中国测试》杂志社 版权所有 技术支持：成都驰创数码
文档下载