[发明专利]一种人脸检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：

对目标图像，通过优化后的多任务人脸检测网络进行人脸检测，得到每个任务对应的人脸属性的检测结果；

根据所有任务对应的人脸属性的检测结果，确定人脸检测的输出结果；

其中，所述优化后的多任务人脸检测网络为基于PFLD网络构建且加入注意力机制的多任务检测网络。

2.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述优化后的多任务人脸检测网络包括第一卷积层、第二卷积层、第一瓶颈层、第二瓶颈层、第三瓶颈层和第四瓶颈层。

3.根据权利要求2所述的人脸检测方法，其特征在于，所述第一瓶颈层中包括第一注意力机制，所述第三瓶颈层中包括第二注意力机制。

4.根据权利要求3所述的人脸检测方法，其特征在于，所述第一注意力机制包括垂直注意力网络和水平注意力网络，所述第二注意力机制包括垂直注意力网络和水平注意力网络。

5.根据权利要求3所述的人脸检测方法，其特征在于，所述第一注意力机制包括的池化层参数与所述第一瓶颈层中的特征图大小对应，所述第二注意力机制包括的池化层参数与所述第三瓶颈层中的特征图大小对应。

6.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述优化后的多任务人脸检测网络包括对人脸姿态、人脸关键点、人脸质量、年龄、性别、微笑、眼镜、口罩、颜值中至少两个属性进行检测。

7.根据权利要求1至6任一项所述的人脸检测方法，其特征在于，所述优化后的多任务人脸检测网络为已训练完成的网络，所述优化后的多任务人脸检测网络的训练步骤包括：

获取包括人脸的图像数据集，从多个属性对所述图像数据集添加对应的标注，每个属性对应一个任务；

根据标注后的图像数据集，对所述基于PFLD网络构建且加入预设注意力机制的多任务检测网络进行训练，直至预设损失函数收敛为止，得到所述优化后的多任务人脸检测网络。

8.根据权利要求7所述的人脸检测方法，其特征在于，所述预设损失函数的损失值为所有任务分支的目标损失值之和，每个任务的目标损失值为每个任务分支的损失值与对应权重因子之积。

9.一种人脸检测装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于对目标图像，通过优化后的多任务人脸检测网络进行人脸检测，得到每个任务对应的人脸属性的检测结果；

输出模块，用于根据所有任务对应的人脸属性的检测结果，确定人脸检测的输出结果；

其中，所述优化后的多任务人脸检测网络为基于PFLD网络构建且加入注意力机制的多任务检测网络。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。