【摘 要】
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目前基于单一卷积神经网络(SSD)的人脸检测模型在解决不同尺度的人脸检测问题时,存在小尺度人脸检测准确率不高的问题。为此,本文提出一种改进的基于SSD模型的多尺度人脸检测
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目前基于单一卷积神经网络(SSD)的人脸检测模型在解决不同尺度的人脸检测问题时,存在小尺度人脸检测准确率不高的问题。为此,本文提出一种改进的基于SSD模型的多尺度人脸检测方法。该方法采用特征密集连接策略,加强基础网络中不同卷积层之间的信息流动性,从而提升基础网络的特征描述能力;并通过在浅层特征中引入上下文信息,提高小尺度人脸的检测准确性。在WIDERFACE数据集上进行实验,结果表明,本文方法可较好的检测出多尺度人脸。
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