面向移动平台人脸检测的FaceYoLo算法

针对移动平台上人脸检测实时性不强的问题,提出了一种基于深度学习的FaceYoLo实时人脸检测算法。首先,在YoLov3检测算法的基础上,加入快速消化卷积层（RDCL）缩小输入空间,然后加入多尺度卷积层（MSCL）丰富不同检测尺度的感受野,最后加入中心损失和致密化策略加强模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明,在GPU上测试时,该算法较YoLov3算法在速度上提高至原来的8倍,每幅图像的处理速度可达0.002 8 s;精度提高了2.1个百分点;在Android平台上测试时,该算法较最好的MobileNet模型在检测速率上从5 frame/s提升到10 frame/s。通过实验结果可知,该算法能有效提高人脸检测在移动平台上的实时性能。