基于YOLO的多尺度并行人脸检测算法

• 作者: 惠康华 王进 贺怀清 陈琴
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 通用目标检测 人脸检测 多尺度 并行检测 中心损失
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 2559-2565
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2020.09.024

摘要

针对通用目标检测方法YOLO(you only look once)直接应用到人脸检测中存在召回率不够高、定位不够准确的问题,提出一种由密集到稀疏的多尺度并行的网络结构.通过不同尺度的网络检测不同尺寸的人脸,解决召回率不够高的问题,通过平均多尺度网络的检测结果解决定位不够准确的问题.引入中心损失函数,减小类内距离,进一步提高分类准确率.实验结果表明,在不同的数据集上,该方法的召回率及定位准确性相对于YOLO有所提高,检测精度接近主流方法的同时检测速度具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺怀清		36	162	7.0	11.0
2	惠康华		15	59	4.0	7.0
3	王进		2	0	0.0	0.0
4	陈琴		1	0	0.0	0.0