| 復雜環境下輕量化口罩佩戴檢測算法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1806 K | |
| 標簽： YOLOv4 GhostNet ECA注意力機制 | |
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| 文檔介紹：針對目前YOLOv4算法巨大的運算量難以滿足實時性要求高的口罩佩戴檢測系統，提出了一種輕量化檢測算法（Light-YOLOv4）。將融合ECA注意力機制的GhostNet網絡替換YOLOv4的主干網絡減少參數量；借鑒空洞卷積和SPPF提出了ASPPFCSPC結構有效增大感受野；針對目標過于密集而產生重疊問題，增加了RepBox損失函數，使不同目標的預測框相互遠離從而減少漏檢。實驗表明，Light-YOLOv4算法mAP為94.2%，FPS為46.3幀，模型大小為95 MB，相較于YOLOv4的mAP值僅降低了1.1%，檢測速率提高了51.8%，參數量減少了70.0%，模型大小減少了61.1%，對低性能檢測設備很友好。 | |
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