1.一種基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法，其特征在于，所述人臉識(shí)別模型采用resnet50網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)，并且所述人臉識(shí)別模型將在每一級(jí)內(nèi)不改變所述目標(biāo)人臉圖像的尺寸的卷積層作為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)階段。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法，其特征在于，所述人臉識(shí)別模型的通道增強(qiáng)模塊包括尺寸為1*1的卷積塊一和尺寸為3*3的卷積塊二。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法，其特征在于，在利用人臉識(shí)別模型中的lp重疊池化層對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像的每個(gè)區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到第一人臉特征信息以及利用所述人臉識(shí)別模型中的自適應(yīng)指數(shù)池化層對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像的每個(gè)區(qū)域進(jìn)行特征提取之前，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法，其特征在于，利用人臉識(shí)別模型中的lp重疊池化層對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像的每個(gè)區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到第一人臉特征信息，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法，其特征在于，利用所述人臉識(shí)別模型中的自適應(yīng)指數(shù)池化層對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像的每個(gè)區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到第二人臉特征信息，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法，其特征在于，將所述第一人臉特征信息和所述第二人臉特征信息進(jìn)行融合，得到人臉特征融合信息，包括：
8.一種基于特征金字塔的人臉檢測(cè)裝置，其特征在于，包括：
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，所述程序執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法。
10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)指令，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的基于特征金字塔的人臉檢測(cè)方法。