基于焦点损失和多任务级联的人脸检测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于焦点损失和多任务级联的人脸检测方法，属于计算机视觉技术领域。本发明使用深度学习技术，将焦点损失与多任务级联卷积神经网络相结合来进行人脸检测。首先基于深度学习构建多任务级联卷积神经网络模型，对多任务损失函数进行焦点损失优化；并在网络训练阶段使用在线困难样本挖掘和多尺度训练优化。采用我们设计的人脸检测方法可以有效提高在各种无约束场景中进行人脸检测的平均精度。
基本信息
专利标题 ：
基于焦点损失和多任务级联的人脸检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111898406A
申请号 ：
CN202010506172.1
公开（公告）日 ：
2020-11-06
申请日 ：
2020-06-05
授权号 ：
CN111898406B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
杨绿溪王驭扬徐琴珍俞菲李春国黄永明
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
蒋昱
优先权 ：
CN202010506172.1
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/04
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2020-11-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200605
申请日 : 20200605
2020-11-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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