【摘 要】
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为提升设备端的人脸检测效率，提出一种基于YOLO剪枝的设备端人脸检测方法。首先对YOLO网络进行改进，实现人脸检测与面部关键点回归；然后设计一种模型剪枝策略对网络模型进行剪枝，以降低模型复杂度；最后综合多任务损失函数及训练策略以增强模型的鲁棒性。实验结果表明，通过在人脸检测数据集Widerface上与现有的轻量级人脸检测算法进行对比，基于YOLO剪枝的人脸检测方法不仅提升了人脸检测精度，降低了模型
【基金项目】
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信阳学院校级科研项目（2021-XJLYB-010）；
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为提升设备端的人脸检测效率，提出一种基于YOLO剪枝的设备端人脸检测方法。首先对YOLO网络进行改进，实现人脸检测与面部关键点回归；然后设计一种模型剪枝策略对网络模型进行剪枝，以降低模型复杂度；最后综合多任务损失函数及训练策略以增强模型的鲁棒性。实验结果表明，通过在人脸检测数据集Widerface上与现有的轻量级人脸检测算法进行对比，基于YOLO剪枝的人脸检测方法不仅提升了人脸检测精度，降低了模型复杂度，而且能很好地满足设备端的需求。
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