《表2 不同融合方式的MAP对比结果》

  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

《基于单一神经网络的多尺度人脸检测》

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

首先，为了验证图6模型的合理性，本文还使用相同的融合方法，选择不同的层进行融合，完成如下两个实验:（1）为了增加引入的上下文信息，从更浅的特征图fc6开始进行反卷积得到待融合层，本文将该模型命名为对比模型1；（2）为了减少引入上下文信息，将特征图conv3_3与conv4_3融合形成一个检测分支，将特征图conv4_3与conv5_3融合形成一个检测分支，本文将该模型命名为对比模型2。最后，在WIDER-FACE“难”子集上验证融合模型的合理性，验证结果如表2所示。