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申请/专利权人：湘江实验室
摘要：本发明提供了一种面向边缘计算的人脸检测方法及系统，涉及图像处理技术领域。通过获取人脸目标图像样本数据，并对人脸目标样本数据进行预处理以生成目标数据集；获取预设神经网络模型，将目标数据集送入预设神经网络模型中进行迭代训练，并使用余弦退火算法对学习率进行调整；在预设神经网络模型迭代训练完之后，获取预设神经网络模型的训练结果；获取待检测人脸图片数据并结合训练结果以生成检测结果。通过在测试图像中有效地捕捉到目标，并在不增加训练成本的前提下取得更好的识别效果。实现了提升神经网络对图像的检测精度的技术效果。
主权项：1.一种面向边缘计算的人脸检测方法，其特征在于，包括：获取人脸目标图像样本数据，并对所述人脸目标样本数据进行预处理以生成目标数据集；获取预设神经网络模型，将所述目标数据集送入所述预设神经网络模型中进行迭代训练，并使用余弦退火算法对学习率进行调整；在所述预设神经网络模型迭代训练完之后，获取所述预设神经网络模型的训练结果；获取待检测人脸图片数据并结合所述训练结果以生成检测结果；其中，所述获取人脸目标图像样本数据，并对所述人脸目标样本数据进行预处理以生成目标数据集的步骤，包括：获取人脸目标图像样本数据；对所述人脸目标图像样本数据进行格式转换以生成第一数据集；获取预设划分策略，并根据所述预设划分策略在所述第一数据集中生成训练集和验证集；对所述训练集的数据随机应用数据增强策略以生成目标训练集；根据所述验证集和所述目标训练集以生成目标数据集；其中，所述获取预设神经网络模型，将所述目标数据集送入所述预设神经网络模型中进行迭代训练，并使用余弦退火算法对学习率进行调整的步骤之前，还包括：搭建GhostNetV2模型作为主干网络；搭建特征融合增强网络AFPN；搭建CA模块和SimAM模块，并搭建目标检测头；根据所述主干网络、所述特征融合增强网络AFPN、所述CA模块、所述SimAM模块以及所述目标检测头生成预设神经网络模型。
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权利要求：
百度查询： 湘江实验室 一种面向边缘计算的人脸检测方法及系统
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