基于YOLOv5s的密集多人脸检测算法OACSCDCSTPCD
A dense multi-face detection algorithm based on YOLOv5s
针对在密集场景下多人脸检测容易漏检,小尺度人脸检测率不高的问题,提出了基于YOLOv5 s改进的多人脸检测算法IYOLOv5 s-MF.首先,在特征融合部分引入FTT模块,以获取小尺度人脸更多的特征表征;然后,改进正负样本采样策略,通过增加有效正样本,增强算法的模型泛化能力;最后,将Focal-EIoU作为定位损失函数,在加速模型收敛的同时提升人脸检测率.在 WIDER FACE 数据集上进行人脸检测实验,实验结果表明,相比较其他对比算法,IYO…查看全部>>
董子平;陈世国;廖国清
贵州师范大学物理与电子科学学院,贵州 贵阳 550025贵州师范大学物理与电子科学学院,贵州 贵阳 550025贵州师范大学物理与电子科学学院,贵州 贵阳 550025
计算机与自动化
人脸检测YOLOv5s特征融合Focal-EIoU
face detectionYOLOv5sfeature fusionFocal-EIoU
《计算机工程与科学》 2023 (10)
1838-1846,9
贵州省科学技术基金(黔科合J字[2010]2145)
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