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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>加強(qiáng)人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的Faster-RCNN模型

      加強(qiáng)人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的Faster-RCNN模型

      2021-03-11 | rar | 2.84 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　為實(shí)現(xiàn)對(duì)自然場(chǎng)景下小尺度人臉的準(zhǔn)確檢測(cè)，提出一種改進(jìn)的 Faster-RCNN模型。采用 Resnet-50提取卷積特征，對(duì)不同卷積層的特征圖進(jìn)行多尺度融合，同時(shí)將區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的錨框由最初的9個(gè)改為15個(gè)，以更好地適應(yīng)小尺度人臉檢測(cè)場(chǎng)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(shí)驗(yàn)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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