[发明专利]基于深度学习的人脸检测速度优化方法及装置有效
| 申请号： | 201710508939.2 | 申请日： | 2017-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107247944B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 张凤春;杨东;王栋 | 申请（专利权）人： | 智慧眼科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 长沙智嵘专利代理事务所(普通合伙) 43211 | 代理人： | 刘宏 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市岳麓区长*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人脸检测速度优化方法及装置，该方法包括：将深度学习模型中的浮点数据定点化；将人脸图像中的数据定点化；对深度学习模型中定点化后的数据以及人脸图像中定点化后的数据进行平行运算；重复平行运算的步骤，直到整个深度学习模型运算完并输出人脸目标框坐标信息以及人脸目标框校正信息；将人脸目标框校正信息还原成相应的浮点数据；将人脸目标框坐标信息与还原后的人脸目标框校正信息进行结合，对人脸目标框进行调整，最终获得人脸真正目标框位置。本发明可以节省数据占用空间，定点运算可以提高处理数据的效率；平行运算可以减少总体运算次数，提高效率和节省时间，达到降低硬件成本和提升人脸检测速度的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 检测 速度 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的人脸检测速度优化方法，其特征在于，包括：将深度学习模型中的浮点数据定点化；将人脸图像中的数据定点化；对深度学习模型中定点化后的数据以及人脸图像中定点化后的数据进行平行运算；重复所述平行运算的步骤，直到整个深度学习模型运算完并输出人脸目标框坐标信息以及人脸目标框校正信息；将所述人脸目标框校正信息还原成相应的浮点数据；将所述人脸目标框坐标信息与还原后的人脸目标框校正信息进行结合，对人脸目标框进行调整，最终获得人脸真正目标框位置。
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