【摘 要】
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人脸检测在整个公共安全领域有着举足轻重的地位。随着计算能力和标注数据集的发展,已经出现了许多研究工作将深度学习技术用于人脸检测任务。但是在实际应用场景中,人脸检测
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人脸检测在整个公共安全领域有着举足轻重的地位。随着计算能力和标注数据集的发展,已经出现了许多研究工作将深度学习技术用于人脸检测任务。但是在实际应用场景中,人脸检测还会遇到目标尺度多变、目标尺寸过小、目标过于密集等等问题影响检测精度。另外,基于深度学习技术的人脸检测算法通常对计算资源的消耗较大,而安防的终端应用场景往往资源有限,例如街头监控、车载摄像头等。为了解决以上问题,本论文对基于卷积神经网络的人脸检测算法和卷积神经网络的压缩算法两个方向进行了深入的研究。在人脸检测算法方面,本论文中的算法Zface Pro主要做出了以下四个创新点:1.提出了一种符合人脸形态先验和人脸尺寸分布先验的检测框架。本论文在通用目标检测算法SSD的基础上,提出了一套符合人脸形态和分布先验的检测框架。2.在训练过程中使用随机尺度缩放进行数据集的在线扩充,提升了算法对多尺度目标的识别能力。3.将软化的非极大值抑制算法应用到检测的后处理流程中,增强了检测算法对密集目标的识别能力。4.对算法工程实现进行了优化,减少了内存的消耗,加快了执行速度。本论文中提出的人脸检测算法Zface在公开测试集FDDB上的精度达到了100误检94.5%的准确率,在Titan X上的执行速度超过了70FPS。在卷积网络压缩方面,本论文做出了如下两点工作:1.在单层中,完全使用异或二值卷积替代了浮点数卷积。利用CPU硬件指令popcnt,本论文的算法计算速度和浮点开源计算库Open BLAS近似。2.在完整网络中使用混合精度的推理。通过浮点卷积和异或二值卷积的结合使用,既压缩了网络的内存消耗,又能更大程度的保留网络的泛化能力。使用本论文提出的混合精度压缩方案压缩后的检测算法Zface Slim XOR在公开测试集FDDB上也能达到100误检94%的准确率。
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