復(fù)雜環(huán)境下輕量化口罩佩戴檢測算法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：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(tǒng)，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(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；針對目標過于密集而產(chǎn)生重疊問題，增加了RepBox損失函數(shù)，使不同目標的預(yù)測框相互遠離從而減少漏檢。實驗表明，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%，對低性能檢測設(shè)備很友好。
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