【摘 要】
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提出一个新的基于轻量级注意力机制的网络框架。在YOLOv3主干网络的基础上,使用深度卷积和点卷积代替标准卷积设计特征提取网络,加快模型的训练,提高检测的速度,然后引入注意力机制模块进行模型速度和精度的权衡,最后通过增加多尺度提取更多网络层的特征信息,同时使用K-means++聚类算法进一步优化网络参数。实验结果表明,该方法可以显著提高人脸检测模型的性能,在Wider Face数据集上可以达到94.
【机 构】
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安徽大学电气工程与自动化学院,安徽合肥230601
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提出一个新的基于轻量级注意力机制的网络框架。在YOLOv3主干网络的基础上,使用深度卷积和点卷积代替标准卷积设计特征提取网络,加快模型的训练,提高检测的速度,然后引入注意力机制模块进行模型速度和精度的权衡,最后通过增加多尺度提取更多网络层的特征信息,同时使用K-means++聚类算法进一步优化网络参数。实验结果表明,该方法可以显著提高人脸检测模型的性能,在Wider Face数据集上可以达到94.08%的准确率和83.97%的召回率,且平均检测时间只需0.022s,相比原始YOLOv3算法提高了4.
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