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基于改进SSD的人脸口罩佩戴检测算法
文献摘要：
本文提出一种多尺度卷积特征融合目标检测方法,用于优化SSD模型对口罩遮挡、尺度变化、样式多样化以及小目标问题的检测精度.基准网络选用表征能力更强的残差网络,引入跳跃连接机制降低提取特征的冗余度,解决层数增加出现性能退化问题;同时引入低层边缘信息与高层语义信息的多尺度特征融合机制充分利用特征细节信息,最终通过参数再训练方式获得改进的SSD模型.实验结果表明,该方法在人脸口罩数据集测试精度90.65％,与原SSD算法82.37％提高8.28％,与 SSD 使用 ResNet-50 的 87.99％提高 2.66％.
文献关键词：
SSD;多尺度特征融合;残差网络;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
任健;杨帆;张奕凡;王智捷;廖磊
作者机构：
四川师范大学物理与电子工程学院,四川成都,610101
文献出处：
引用格式：
[1]任健;杨帆;张奕凡;王智捷;廖磊-.基于改进SSD的人脸口罩佩戴检测算法)[J].电子测试,2022(13):48-51
A类：
B类：
SSD,人脸,口罩佩戴检测,检测算法,多尺度卷积,卷积特征融合,目标检测方法,对口,遮挡,尺度变化,样式,小目标,检测精度,基准网络,表征能力,残差网络,跳跃连接,连接机制,提取特征,冗余度,层数,加出,性能退化,低层,边缘信息,语义信息,多尺度特征融合,融合机制,细节信息,训练方式,测试精度,ResNet
AB值：
0.444271
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