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基于层级注意力增进网络的多尺寸遮挡人脸检测
被引量:
5
1
作者
王麟阁
蒋宝军
潘铁军
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022年第1期73-81,共9页
在SSD(Single shot multibox detector)单阶段人脸检测模型的基础上,针对复杂局部遮挡下人脸检测精确性差的问题,提出了一种基于层级注意力增进网络的多尺寸遮挡人脸检测方法。首先,在SSD基础网络的多层初始特征图上,通过引入注意力增...
在SSD(Single shot multibox detector)单阶段人脸检测模型的基础上,针对复杂局部遮挡下人脸检测精确性差的问题,提出了一种基于层级注意力增进网络的多尺寸遮挡人脸检测方法。首先,在SSD基础网络的多层初始特征图上,通过引入注意力增进机制提升人脸可见区域的响应值。然后为不同增强特征层设计不同尺寸的锚框,以提高对多尺寸遮挡人脸的分层识别效果。最后在训练时将注意力损失函数、分类损失函数和回归损失函数融合为多任务损失函数,共同优化网络参数。在WIDER FACE人脸数据集和MAFA遮挡人脸数据集上的实验表明,本文方法的检测精确性和时效性均优于目前主流遮挡人脸检测方法。
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关键词
遮挡人脸检测
特征图
注意力增进
锚框
损失函数
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职称材料
题名
基于层级注意力增进网络的多尺寸遮挡人脸检测
被引量:
5
1
作者
王麟阁
蒋宝军
潘铁军
机构
宁波财经学院数字技术与工程学院
吉林建筑大学市政与环境工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022年第1期73-81,共9页
基金
2020年度宁波市“科技创新2025”重大专项暨“246”产业集群发展支撑引领计划(2020Z008)
浙江省高等教育“十三五”第二批教学改革研究项目(jg20190514)。
文摘
在SSD(Single shot multibox detector)单阶段人脸检测模型的基础上,针对复杂局部遮挡下人脸检测精确性差的问题,提出了一种基于层级注意力增进网络的多尺寸遮挡人脸检测方法。首先,在SSD基础网络的多层初始特征图上,通过引入注意力增进机制提升人脸可见区域的响应值。然后为不同增强特征层设计不同尺寸的锚框,以提高对多尺寸遮挡人脸的分层识别效果。最后在训练时将注意力损失函数、分类损失函数和回归损失函数融合为多任务损失函数,共同优化网络参数。在WIDER FACE人脸数据集和MAFA遮挡人脸数据集上的实验表明,本文方法的检测精确性和时效性均优于目前主流遮挡人脸检测方法。
关键词
遮挡人脸检测
特征图
注意力增进
锚框
损失函数
Keywords
occlusion face detection
feature map
attention enhancement
anchor box
loss function
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于层级注意力增进网络的多尺寸遮挡人脸检测
王麟阁
蒋宝军
潘铁军
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022
5
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