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对SSD模型改进与优化的人脸检测算法研究
文献摘要：
本文提出基于MobileNetV3-CBAM+SSD的人脸检测模型,首先将MobileNetV3轻量化网络代替SSD模型的主干特征提取网络VGG-16,提高了模型的检测速度,然后在SSD模型中引入CBAM轻量级注意力机制,提高了模型的检测精度,最后将本文所提算法与SSD和MobileNetV3-SSD算法进行实验性能对比.实验结果表明,本文提出的人脸检测模型在DataSet数据集下平均精度均值达到94.58％,提高了 9.91％,检测速度提高了 42帧/s,计算参数和模型大小减少,基本满足应用要求.
文献关键词：
SSD模型;MobileNetV3网络;CBAM注意力机制;人脸检测
中图分类号：
作者姓名：
宁小鸽;张闯;牟莉
作者机构：
西安工程大学计算机科学学院,西安710600
文献出处：
引用格式：
[1]宁小鸽;张闯;牟莉-.对SSD模型改进与优化的人脸检测算法研究)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(06):51-56
A类：
CBAM+SSD
B类：
模型改进,改进与优化,人脸检测,检测算法,算法研究,MobileNetV3,检测模型,轻量化网络,主干特征提取网络,VGG,检测速度,轻量级注意力机制,检测精度,实验性,性能对比,DataSet,平均精度均值,计算参数,应用要求
AB值：
0.341991
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