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摘要
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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