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公开(公告)号：CN118196857A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410296232.X
申请日：2024-03-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于改进的RetinaFace在复杂环境中人脸检测方法及系统，选取复杂环境下的人脸数据集，对人脸数据集进行标注和预处理；搭建预训练网络，使用预训练模型MobileNet进行初始化；引入Ghost模块，调整预训练网络结构；构建改进后的检测网络，引入ECA注意力机制；训练模型，并部署到嵌入式设备中。将人脸检测任务与人脸关键点定位和人脸属性识别任务相结合，利用已有的预训练模型进行迁移学习，获取较好的初始参数。本发明优化了原网络结构，在原主干网络MobileNet中引入新模块，提高了模型在复杂环境下人脸的识别效率，引入ECA注意力机制，增强特征图的表达和描述能力，提高小人脸样本的检测性能。
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