旋转人脸检测算法：RIOU与网络结构解析

"这篇文档详细介绍了旋转人脸检测算法，包括旋转IoU（RIOU）的概念和计算方式，网络结构以及训练策略。" 在旋转人脸检测算法中，一个关键概念是RIOU（Rotated Intersection over Union），这是针对旋转矩形框的改进版IoU。传统的IoU用于衡量两个矩形框的重叠程度，而RIOU引入了角度因素，以适应旋转框的匹配。RIOU的公式是基于两旋转预选框的交集和并集面积，以及它们的角度差的余弦值。这一指标在0°到90°范围内单调递减，有助于评估旋转框的匹配程度。 网络结构方面，文档采用了类似Faster R-CNN中RPN（Region Proposal Network）的架构，基础网络是预训练的VGG16，利用其从conv11到conv53的卷积层提取特征。随后，通过两个3x3的卷积核分别处理人脸分类和边界框回归任务。VGG16因其在ImageNet上的预训练，具备优秀的特征提取和分类能力。 在特征图上，每个点都会预测一组旋转预选框以定位不同角度的人脸。预选框设置多个尺度和角度，如30°、60°、111°、162°等，以及2:3的宽高比例，以适应不同尺度和方向的目标。在训练过程中，将真实人脸边框与旋转预选框匹配，被匹配到的预选框标记为正样本。 输入图像大小设为600x600，预选框的角度集合包括{0, 45, 90, 135, 180, 225, 270, 315}，这样可以更有效地检测多尺度的目标。每个尺度的预选框设计，以及如何匹配真实值，都在图表中进行了展示。 这篇文档深入探讨了旋转人脸检测算法中的核心要素，包括RIOU的计算和网络设计，这些都对于理解和实现旋转人脸检测算法至关重要。通过这样的算法，可以提升在复杂场景下，尤其是人脸有显著倾斜时的检测精度。