典型文献
基于轻量级结构重参数化网络的口罩检测算法
文献摘要：
常态化疫情防控形势下,火车站、地铁站等公共场所人群密集,容易发生病毒的传播.针对人群密集场所口罩目标较小、模型参数量大、难以部署的问题,提出一种改进的轻量级结构重参数化网络.在Retinaface算法上,使用双重级联金字塔网络替换原有的特征融合网络,增强特征信息,提高对小尺度目标的检测效果;同时使用结构重参数化网络RepVGG替换原有的MobileNet0.25主干网络,在模型训练时,通过残差结构提高模型特征提取能力,在模型推理时,通过模型结构重新参数化减少模型参数,提高推理速度.实验结果表明,本文算法在GPU上帧率达到92.59 fps,在自建数据集的3个不同等级的验证集上的平均准确率(mAP)达到94.17％、93.30％、86.88％,相比原始Retinaface算法分别提高了1.17个百分点、2.89个百分点、5.35个百分点,可以更好地在自然场景中进行口罩佩戴检测.
文献关键词：
口罩佩戴检测;Retinaface算法;结构重参数化;特征融合;轻量级
中图分类号：
作者姓名：
李燕;卢峥松;李青云;杨世海;张小龙
作者机构：
南京信息工程大学自动化学院,江苏 南京 210044;无锡学院物联网工程学院,江苏 无锡 214105;中国科学院天文光学技术重点实验室,江苏 南京 210042
文献出处：
引用格式：
[1]李燕;卢峥松;李青云;杨世海;张小龙-.基于轻量级结构重参数化网络的口罩检测算法)[J].计算机与现代化,2022(07):40-46,60
A类：
Retinaface,MobileNet0
B类：
轻量级,结构重参数化,口罩检测,检测算法,常态化疫情防控,防控形势,火车站,地铁站,公共场所,生病,模型参数量,金字塔网络,特征融合网络,特征信息,小尺度目标,检测效果,使用结构,RepVGG,主干网络,模型训练,残差结构,模型特征,特征提取能力,模型推理,模型结构,推理速度,GPU,帧率,fps,自建数据集,不同等级,验证集,平均准确率,mAP,百分点,自然场景,口罩佩戴检测
AB值：
0.34651
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