復(fù)雜環(huán)境下輕量化口罩佩戴檢測(cè)算法研究
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>1806 K
標(biāo)簽： YOLOv4 GhostNet ECA注意力機(jī)制
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文檔介紹：針對(duì)目前YOLOv4算法巨大的運(yùn)算量難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求高的口罩佩戴檢測(cè)系統(tǒng)，提出了一種輕量化檢測(cè)算法（Light-YOLOv4）,。將融合ECA注意力機(jī)制的GhostNet網(wǎng)絡(luò)替換YOLOv4的主干網(wǎng)絡(luò)減少參數(shù)量,；借鑒空洞卷積和SPPF提出了ASPPFCSPC結(jié)構(gòu)有效增大感受野,；針對(duì)目標(biāo)過(guò)于密集而產(chǎn)生重疊問(wèn)題，增加了RepBox損失函數(shù),，使不同目標(biāo)的預(yù)測(cè)框相互遠(yuǎn)離從而減少漏檢,。實(shí)驗(yàn)表明，Light-YOLOv4算法mAP為94.2%，F(xiàn)PS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(cè)速率提高了51.8%,，參數(shù)量減少了70.0%,，模型大小減少了61.1%，對(duì)低性能檢測(cè)設(shè)備很友好,。
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