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為實現(xiàn)對自然場景下小尺度人臉的準(zhǔn)確檢測，提出一種改進(jìn)的 Faster-RCNN模型。采用 Resnet-50提取卷積特征，對不同卷積層的特征圖進(jìn)行多尺度融合，同時將區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的錨框由最初的9個改為15個，以更好地適應(yīng)小尺度人臉檢測場景。在此基礎(chǔ)上，利用在線難例挖掘算法優(yōu)化訓(xùn)練過程，采用軟非極大值抑制方法解決漏檢重疊人臉的冋題，并在訓(xùn)練階段通過多尺度訓(xùn)練提髙模型的泛化能力。實驗結(jié)果表明，該模型在 Wider face數(shù)據(jù)集上平均精度為89.0%，較原 Faster-RCNN模型提升3.5%，在FDDB數(shù)據(jù)集上檢出率也高達(dá)95.6%。
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