人脸识别和目标检测的论文有哪些
时间: 2023-05-13 22:06:36 浏览: 116
人脸识别和目标检测是计算机视觉领域的两个重要研究方向。目前,有很多优秀的论文在这两个方向上做出了重要的贡献。以下是一些值得关注的论文:
1. "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering",由Google的研究人员提出,该论文提出了一种基于深度学习的人脸识别方法,取得了很好的效果。
2. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection",由Joseph Redmon等人提出,该论文提出了一种基于深度学习的目标检测方法,具有实时性和高准确率的特点。
3. "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks",由Shaoqing Ren等人提出,该论文提出了一种基于深度学习的目标检测方法,具有更快的检测速度和更高的准确率。
4. "Mask R-CNN",由Kaiming He等人提出,该论文提出了一种基于深度学习的目标检测和实例分割方法,具有更好的检测和分割效果。
5. "DeepID-Net: Deformable Deep Convolutional Neural Networks for Object Detection",由Wei Liu等人提出,该论文提出了一种基于深度学习的目标检测方法,具有更好的检测效果和更少的误检率。
以上是一些比较有代表性的论文,当然还有很多其他的优秀论文值得关注。
相关问题
yolo人脸识别很多人
回答: 抱歉,但是根据提供的引用内容,没有提到yolo算法与人脸识别相关的信息。Yolo算法主要用于目标检测,特别是车辆和行人的检测。它可以通过车辆测距和车辆识别来估测目标与本车之间的距离。\[1\]另外,Yolo算法的原理和实现比较复杂,需要仔细阅读相关的论文和代码才能理解。\[2\]至于人脸识别方面,yolo算法并不是主要的应用领域。如果您对人脸识别有兴趣,可以参考其他的人脸识别算法和技术。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [23年 车辆检测+车距检测+行人检测+车辆识别+车距预测(附yolo v5最新版源码)](https://blog.csdn.net/m0_68036862/article/details/128667487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [目标检测|YOLO原理与实现](https://blog.csdn.net/weixin_39709194/article/details/110768233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
YOLOV7人脸检测
抱歉,我不太明白您的问题。您是想了解YOLOV7人脸检测的相关信息吗?如果是的话,我可以告诉您一些基本的知识。
YOLOV7是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以用于检测图像或视频中的物体。在人脸检测方面,YOLOV7可以识别图像中的人脸,并给出其位置和大小等信息。相比于传统的人脸检测算法,YOLOV7具有更高的准确率和更快的检测速度。
如果您想了解更多关于YOLOV7人脸检测的信息,可以参考相关的论文或者代码实现。