论文部分内容阅读
针对现实场景中遮挡人脸检测精度低的问题,提出了一种基于汇聚CNN和注意力增强网络的遮挡人脸检测方法。首先,在主网络的多层原始特征图上,通过有监督学习的方法增强原始特征图中人脸可见部分的响应值。然后,将多个增强特征图组合成附加增强网络与主网络汇聚设置,以加快对多尺度遮挡人脸的检测速度。最后,将有监督信息分散到各个尺寸的特征图上进行监督学习,为不同尺寸的特征图设置了基于锚框尺寸的损失函数。在WIDER FACE和MAFA数据集上的实验结果表明,该方法的检测精度高于当前主流人脸检测方法。