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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  
【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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