文档名：面向密集人流的实时口罩检测算法
摘要：鉴于公共场所人工检查口罩佩戴过于耗时费力的弊端,提出了一种面向密集人流的实时口罩检测算法.将YOLOv5算法原有的路径聚合网络(PANet)改为加权双向特征金字塔网络(BiFPN)融合方式,以融合更多尺度的特征信息;在各检测层之后加入人脸SSH模块,以提升模型提取密集目标多尺度特征信息的能力;使用深度可分离卷积代替颈部网络的常规卷积操作,提高了网络的检测速率.实验结果表明:改进算法的平均精确率比原始YOLOv5算法提升了6.8%,同时检测速度也达到了实时检测的需要.
作者：赵睿 刘辉 雷音 李达 刘沛霖Author：ZHAORui LIUHui LEIYin LIDa LIUPeilin
作者单位：湖南师范大学物理与电子科学学院,湖南长沙410081
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(7)
分类号：TP391.4
关键词：YOLOv5算法 密集人流 深度可分离卷积 人脸SSH模块
Keywords：YOLOv5algorithm densecrowds deepseparableconvolution faceSSHmodule
机标分类号：TP391.41TP183R126.4
在线出版日期：2023年7月28日
基金项目：面向密集人流的实时口罩检测算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(7)赵睿 刘辉 雷音 李达 刘沛霖鉴于公共场所人工检查口罩佩戴过于耗时费力的弊端,提出了一种面向密集人流的实时口罩检测算法.将YOLOv5算法原有的路径聚合网络(PANet)改为加权双向特征金字塔网络(BiFPN)融合方式,以融合更多尺度的特征信息;在各检测...参考文献和引证文献
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