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本发明公开了一种基于多任务的轻量级实时人脸检测方法，首先将带有标签信息的人脸图像送入轻量级卷积神经网络模型进行训练，然后将待检测图片输入训练好的轻量级卷积神经网络模型中进行检测，得到预测数据。所述轻量级卷积神经网络模型使用DFace‑MobileNetV1作为主干网络对将待检测图片进行特征提取，然后送入GLFPN中对特征图中的全局信息与局部信息进行融合，并传入DSSH进行上下文特征的抽取，最后由MultiHead输出预测数据。为增强对离群点人脸的检测能力，本发明提出了基于离群样本补偿的交并比匹配
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113158862 A
(43)申请公布日 2021.07.23
(21)申请号 202110394121.9
(22)申请日 2021.04.13
(71)申请人 哈尔
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