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基于全卷积神经网络的人脸检测算法研究

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基于全卷积神经网络的人脸检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 绪论第12-16页
  1.1 研究背景和意义第12-14页
  1.2 本文工作第14页
  1.3 文章组织结构第14-15页
  1.4 本章小结第15-16页
第2章 相关技术概述第16-34页
  2.1 传统的人脸检测算法第16-22页
    2.1.1 HeadHunter算法第16-20页
    2.1.2 其他基于AdaBoost变种第20-22页
    2.1.3 小结第22页
  2.2 基于神经网络的人脸检测算法第22-33页
    2.2.1 基于人工神经网络的算法第22页
    2.2.2 卷积神经网络CNN第22-24页
    2.2.3 级联卷积神经网络第24-28页
    2.2.4 Faster R-cnn的方法第28-33页
  2.3 本章小结第33-34页
第3章 使用位置敏感的全卷积神经网络算法的人脸检测第34-42页
  3.1 整体架构第34-35页
  3.2 神经网络骨架第35-38页
    3.2.1 ResNet基础构件第36页
    3.2.2 ResNet骨架的结构第36-38页
  3.3 位置敏感打分图和池化第38-41页
    3.3.1 可视化第39-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第4章 多尺度位置敏感的全卷积人脸检测神经网络第42-50页
  4.1 整体架构第42-44页
  4.2 特征图来源的多尺度和RoI多尺度第44-45页
    4.2.1 特征图来源的多尺度第44页
    4.2.2 RoI的多尺度第44-45页
  4.3 在线困难负样本挖掘第45-47页
  4.4 训练参数和训练数据第47-48页
    4.4.1 其他训练参数第47页
    4.4.2 训练数据集第47-48页
    4.4.3 训练数据预处理第48页
  4.5 结果示例第48页
  4.6 本章小结第48-50页
第5章 实验结果第50-58页
  5.1 机器配置第50页
  5.2 评价指标第50-51页
  5.3 测试数据集第51-52页
  5.4 实验结果对比第52-54页
    5.4.1 多尺度的方法第52-53页
    5.4.2 在线负样本挖掘的有效性第53-54页
    5.4.3 数据预处理的有效性第54页
  5.5 人脸检测数据集上的结果第54-57页
    5.5.1 fddb数据集结果第54-55页
    5.5.2 WIDER FACE数据集结果第55-57页
  5.6 模型速度与大小第57页
  5.7 本章小结第57-58页
第6章 总结和展望第58-59页
  6.1 总结第58页
  6.2 工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
附录 检测结果样例第62-64页
致谢第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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