复杂条件下的高效人脸检测算法

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复杂条件下的高效人脸检测算法

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复杂条件下的高效人脸检测算法

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究目的和意义	第10-11页
1.2 相关领域研究现状	第11-14页
1.2.1 传统的人脸检测方法	第11-12页
1.2.2 基于深度学习的人脸检测	第12-13页
1.2.3 模型压缩	第13-14页
1.3 论文研究成果	第14页
1.4 论文结构安排	第14-16页
第二章基于CNN的检测方法	第16-28页
2.1 引言	第16页
2.2 双阶段检测器	第16-20页
2.2.1 Bounding Box Regression	第16-17页
2.2.2 R-CNN	第17-18页
2.2.3 Fast R-CNN	第18-19页
2.2.4 Faster R-CNN	第19-20页
2.3 单阶段检测器	第20-22页
2.3.1 YOLO	第20-21页
2.3.2 SSD	第21-22页
2.4 人脸检测器	第22-28页
2.4.1 Face R-CNN	第22-23页
2.4.2 S3FD	第23-24页
2.4.3 MTCNN	第24-28页
第三章基于特征融合的高精度人脸检测器	第28-40页
3.1 引言	第28页
3.2 模型介绍	第28-33页
3.2.1 整体框架	第28-29页
3.2.2 特征融合模块	第29-30页
3.2.3 注意力模块	第30-31页
3.2.4 损失函数	第31-32页
3.2.5 实现细节	第32-33页
3.3 实验结果与分析	第33-38页
3.3.1 数据集	第33-34页
3.3.2 评测指标介绍	第34-35页
3.3.3 实验环境设置	第35-36页
3.3.4 实验结果	第36-38页
3.4 本章小结	第38-40页
第四章资源受限平台的人脸检测器	第40-58页
4.1 引言	第40-41页
4.2 二值化神经网络	第41-45页
4.2.1 网络量化	第41页
4.2.2 二值权重网络	第41-42页
4.2.3 二值卷积网络	第42-44页
4.2.4 Bi-Real Net	第44-45页
4.3 模型介绍	第45-51页
4.3.1 网络结构	第46-47页
4.3.2 训练策略	第47-49页
4.3.3 损失函数	第49页
4.3.4 二值卷积运算核	第49-51页
4.4 实验结果与分析	第51-56页
4.4.1 实验方案及数据集	第51-52页
4.4.2 评估方式	第52页
4.4.3 实验环境设置	第52-53页
4.4.4 实验结果	第53-56页
4.5 本章小结	第56-58页
第五章总结与展望	第58-60页
5.1 本文总结	第58页
5.2 未来工作展望	第58-60页
参考文献	第60-66页
致谢	第66-68页
攻读学位期间取得的研究成果	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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