[发明专利]基于MobileNet V3的实时人脸检测方法有效
| 申请号： | 201910796856.7 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110647817B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 孙俊;马栋梁;吴豪;吴小俊;方伟;陈祺东;李超;游琪;冒钟杰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉;刘秋彤 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于MobileNet V3的实时人脸检测方法，属于人脸识别领域。本发明设计一种基于SSD架构的实时人脸检测器。同时这是MobileNet V3卷积神经网络首次应用于实时人脸检测任务。此外，还提出了一个轻量级的特征提高模块，增强MobileNet V3中浅层特征的表示能力，提高极小型人脸的检测精度。最后，为了提高极小型人脸的召回率，使用锚点密度策略，使得不同类型的锚点在图像上具有相同的密度。SSRFD在AFW数据集上能够实现99.43％mAP，同时仅有0.62M的参数；速度方面，采用1024x1024高分辨率图片在一块NVIDIA TITANX卡上进行测试，本方法能够达到34fps的帧速率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mobilenet v3 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于MobileNet V3的实时人脸检测方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤一、输入图片，并针对图片进行预处理操作；/n步骤二、SSRFD检测器加载预训练网络参数，并根据预先设定好的锚点的尺寸以及长宽比例，生成默认的锚点；所述SSRFD检测器包括主干网络、轻量级特征提高模块、预测层和多任务损失层构成；所述MobileNet V3包括6个卷积层；/n步骤三、将预处理好的图片放入预训练后的SSRFD检测器中进行预测，使用MobileNetV3中两个不同卷积层的特征与不同尺寸的锚点相结合的方法进行人脸预测；/n步骤四、将SSRFD检测器得到的预测值l＝(l
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