基于SSD-MobileNetv2和FPN的人脸检测

随着人工智能技术的不断发展,人脸检测与识别技术以其广泛的应用性成为学术研究的重点。提出了SSD-MobileNetv2-FPN人脸检测模型,首先用轻量级的MobileNetv2代替SSD中的VGG-16主干网络,减少模型训练参数以提高模型的检测速度,然后引入FPN网络提取多尺度特征信息使得模型更利于小目标人脸的检测,增加检测精度。最后引入Focal loss损失函数解决模型在训练过程中出现前景和背景类分布不平衡问题,提高模型性能。实验表明上述模型在Pascal Voc 2012人脸部分数据集中准确率为92.5%,且处理速度快,满足实时需求。