典型文献
基于YOLOX模型在疫情背景下人脸识别中的应用
文献摘要：
随着COVID-19新型冠状肺炎全球大流行的趋势下,全人类都面临着重大全球公共卫生安全和经济下行压力,我国的疫情防治虽然已经取得阶段性胜利,但是变异毒株德尔塔的威胁仍使我们不能有丝毫松懈,以德尔塔(Delta)为代表的变异毒株异常狡猾,很多传染特征都突破了人们的既有认知,而且本轮感染者中轻型和无症状感染者的比例明显升高,不仅增加了疫情传播的隐蔽性,也对防疫提出了更高的要求.YOLOX是旷视科技于2021年7月发布的最新一代YOLO系列目标检测器,采用了近年来业界的最新技术,在性能和准确性上都超越了已有的同类产品.如果能将YOLOX检测器应用到当前全球疫情防治大背景下佩戴口罩下的检测,无论是对提高检测效率和准确度,还是降低人力成本,都具有重要意义.
文献关键词：
人脸识别;YOLOX;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
金鹏祥;李丹
作者机构：
成都锦城学院,计算机与软件学院,四川成都611731
文献出处：
引用格式：
[1]金鹏祥;李丹-.基于YOLOX模型在疫情背景下人脸识别中的应用)[J].长江信息通信,2022(01):1-2,6
A类：
B类：
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AB值：
0.372473
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