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,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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