【摘 要】
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Faster R-CNN是目标检测中最具有代表性和最成功的方法之一,并且在各种物体检测应用中变得越来越普遍。本文提出了一种基于Faster R-CNN的鲁棒性深度人脸检测方法。并且开发
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Faster R-CNN是目标检测中最具有代表性和最成功的方法之一,并且在各种物体检测应用中变得越来越普遍。本文提出了一种基于Faster R-CNN的鲁棒性深度人脸检测方法。并且开发了一些新的技术,包括设计一个新的多任务损失函数,以及线上示例挖掘,还有多方面的多层次培训策略来提高Faster R-CNN的速度。所提出的方法非常适合于人脸检测,我们称之为Face R-CNN。并且对FDDB和WIDER FACE两种最具有挑战性的人脸检测数据集进行了实验,以此证明所提出方法相比于现有技术的优越性。
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