基于轻量化SSD的人脸检测模型设计

• 作者: 迟万达 王士奇 张潇 董爽 商方斌 范迪
• 来源期刊: 计算机与网络
• 关键词: SSD模型 轻量化卷积 Hard_Swish函数 线性变换 人脸检测
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 技术论坛
• 页码范围: 69-73
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1739.2021.05.055

摘要

针对传统深度学习检测模型精度高、结构复杂、参数量大,检测速度慢,以及轻量级模型结构简单参数量小,精度损失明显的问题,提出了一种轻量化基于单步候选区回归的目标检测算法(SSD)的人脸检测模型,兼顾检测精度和检测速度的需求.基于传统模型特征图所存在的冗余现象,设计了一种轻量化卷积,以线性变换代替部分卷积操作,既能保持特征图的数量,又减少了模型参数和运算量.同时,采用性能更好的Hard_Swish激活函数,以加快收敛速度并提高模型精度.通过FDDB人脸数据集的测试结果可以看出,综合考虑精度、参数量、速度等指标,轻量化模型在保持了人脸检测精度的前提下,大大压缩了模型体积、提高了模型的检测速度,达到了影视实时性检测要求.