YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏
专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例
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介绍
摘要
近年来，基于深度学习的人脸检测算法取得了很大进展。这些算法一般可以分为两类，即像 Faster R-CNN 这样的两阶段检测器和像 YOLO 这样的单阶段检测器。由于在准确性和速度之间更好的平衡，单阶段检测器已在许多应用中得到广泛使用。在本文中，我们提出了一种基于单阶段检测器 YOLOv5 的实时人脸检测器，名为 YOLO-FaceV2。我们设计了一个称为 RFE（感受野增强）模块来增强小人脸的感受野，并使用 NWD 损失来弥补 IoU 对微小物体位置偏差的敏感性。对于人脸遮挡问题，我们提出了一个名为 SEAM 的注意力模块，并引入排斥损失来解决。此外，我们使用一个权重函数 Slide 来解决简单和困难样本之间的不平衡，并利用有效感受野的信息设计了锚点。在 WiderFace 数据集上的实验结果表明，我们的人脸检测器在所有的简单、中等和困难子集上均优于 YOLO 及其变体。源码地址：https://github.com/Krasjet-Yu/YOLO-FaceV2
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基本原理
Slide Loss旨在解决易样本和难样本之间的不平衡问题。该损失函数根据预测框和真实框之间的IoU大小区分易样本和难样本，并通过一个称为Slide的加权函数来赋予难样本更高的权重。Slide函数的设计使得模型能够更好地优化那些处于边界的样本，并更充分地利用这些样本来训练网络，从而提高模型对难样本的关注度。
Slide Loss的公式如下所示：
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