《表1 2分支6个参数的大小及范围》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《针对二分支神经网络匹配的人脸检测算法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

相比传统神经网络的网络层数及参数分配的差异，从表1可以看出，基于人脸尺度的统计基础DSFD设置锚比率为1.5∶1，并且原始特征的锚尺度是增强特征的一半；在参数设置上原始特征和增强特征具有相同的大小尺度，第二分支检测层依据SSD-style(single shot detector-style）框架构造。特殊之处在于输入训练图像的大小是640，意味着最低层到最高层的特征映射的大小从160递减到5。利用基于锚的采样可以随机在图像中选择人脸区域，抓取包含人脸的子图像，设置尺度比例640/rand(16，32，64，128，256，512）使其介于子图像和选定人脸之间。为了改善人脸图像的召回率同时确保锚分类的能力，设置IOU(intersection-over-union）阈值为0.4实现锚到背景人脸的分配比例。