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基于YOLOv7的人脸检测方法研究
1
作者
韩御凡
《信息记录材料》
2024年第4期113-115,118,共4页
随着信息社会的发展,人脸检测在交通监控、自动驾驶等方面发挥了举足轻重的作用,而利用计算机进行人脸检测方法也成为计算机视觉领域的研究重点。为了解决传统人脸检测算法无法提取图像深层特征的问题,本文提出一种基于YOLOv7的人脸检...
随着信息社会的发展,人脸检测在交通监控、自动驾驶等方面发挥了举足轻重的作用,而利用计算机进行人脸检测方法也成为计算机视觉领域的研究重点。为了解决传统人脸检测算法无法提取图像深层特征的问题,本文提出一种基于YOLOv7的人脸检测方法,将YOLOv7算法在经过预处理的WIDER FACE人脸检测数据集上进行实验,结果表明人脸检测精度达到0871,证明本文方法可以为后续人脸检测方法研究提供有价值的参考。
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关键词
YOLOv7
人脸检测
深度学习
卷积神经网络
目标检测
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职称材料
题名
基于YOLOv7的人脸检测方法研究
1
作者
韩御凡
机构
北京工商大学嘉华学院
出处
《信息记录材料》
2024年第4期113-115,118,共4页
文摘
随着信息社会的发展,人脸检测在交通监控、自动驾驶等方面发挥了举足轻重的作用,而利用计算机进行人脸检测方法也成为计算机视觉领域的研究重点。为了解决传统人脸检测算法无法提取图像深层特征的问题,本文提出一种基于YOLOv7的人脸检测方法,将YOLOv7算法在经过预处理的WIDER FACE人脸检测数据集上进行实验,结果表明人脸检测精度达到0871,证明本文方法可以为后续人脸检测方法研究提供有价值的参考。
关键词
YOLOv7
人脸检测
深度学习
卷积神经网络
目标检测
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于YOLOv7的人脸检测方法研究
韩御凡
《信息记录材料》
2024
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