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基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法
朱杰; 王建立; 王斌
2021-11-13
发表期刊液晶与显示
卷号36期号:11页码:1525-1534
摘要新冠疫情防控期间,为防止病毒扩散,需要在机场、车站等公共场所对人流的口罩佩戴情况实施管控。为了高效地监测人流的口罩佩戴情况,提出了一种基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法。在YOLOv4-tiny的骨干网络之后引入空间金字塔池化结构,对输入特征层进行多尺度池化并融合,同时大幅增强网络的感受野。结合路径聚合网络,分两条路径将不同尺度的特征层相互融合、反复增强,以提升特征层对目标的表达能力。使用标签平滑策略优化了网络损失函数,以抑制网络训练过程中的过拟合问题。实验结果表明,该算法在口罩目标和人脸目标上的检测精度分别达到了94.7%和85.7%,相比于YOLOv4-tiny分别提高了4.3%和7.1%,实时检测速度达到76.8FPS(on GeForce GTX1050Ti),满足了多种场景下口罩检测任务的检测精度与实时性要求。
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66018
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
2.中国科学院大学
推荐引用方式
GB/T 7714
朱杰,王建立,王斌. 基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法[J]. 液晶与显示,2021,36(11):1525-1534.
APA 朱杰,王建立,&王斌.(2021).基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法.液晶与显示,36(11),1525-1534.
MLA 朱杰,et al."基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法".液晶与显示 36.11(2021):1525-1534.
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