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天才和笨蛋
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我有歼击机

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URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进: 在深度可分离卷积中,计算量主要为point-wise部分,增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核,已获得更大的感受野,故此可以降低在层数上的需求。 此外,启发于mobilenetV2,本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层,double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的,但本文将8x8,4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1:1。 由于最后一层feature map较大(相对于ssd),导致预测结果会较多,在连续帧预测过程中,nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗,但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要?

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堕落的胖子

写一篇基于实时监控人脸检测的论文,可以按照以下步骤进行:1. 研究背景和意义:介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用,并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述:对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结,包括传统方法(如Haar特征分类器、HOG+SVM)以及深度学习方法(如卷积神经网络)。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择:详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集,并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍:详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测,包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外,还需说明如何将该算法应用于视频流中,并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析:给出本次实验得到的具体结果,在不同条件下测试准确率、召回率等指标,并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析,找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望:总结本次研究成果并归纳出最新发现;同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。

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小熊de爱

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