ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对现有 ＹＯＬＯｖ５ 算法在密集遮挡环境中检测性能下降的问题，本文提出了一种融合生成对抗网络（ＧＡＮ）的改进型实时检测框架。 通过构建双通道对抗生成模型，有效合成了具有遮挡变异特征的人脸数据，缓解了实际场景标注数据稀缺的困境。 实验表明：改进后的模型较基线 ＹＯＬＯｖ５ 在严重遮挡场景下的检测精度提升 ５.２５ 个百分点。 本研究为解决复杂视觉环境下的目标检测难题提供了新的技术路径，对提升智能系统环境感知能力具有重要的应用价值。
