典型文献
基于YOLOv5改进模型的口罩识别方法
文献摘要：
为实现对人脸口罩佩戴的自动实时识别,提出了基于YOLOv5改进模型的口罩识别算法,通过加入CA注意力机制轻量模块,增强整体网络的特征提取能力,改善漏检及遮挡等问题.引入α-EIoU损失函数替换GIOU损失函数,能够更快速精准地获取高质量的定位图像区域,生成边界框并进行预测类别.通过更改主干网络CSPBlock模块,提高了模型的检测速度.实验结果表明,基于改进的YOLOv5目标检测算法,提升了口罩识别的准确率,设计的GUI界面直接部署到PC端,满足了实时口罩的识别需求.
文献关键词：
YOLOv5;口罩识别;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
王赫;王刚;李芊诺;祝首安
作者机构：
黑龙江科技大学 电子与信息工程学院,哈尔滨150022;黑龙江省科学院智能制造研究所,哈尔滨150090
文献出处：
引用格式：
[1]王赫;王刚;李芊诺;祝首安-.基于YOLOv5改进模型的口罩识别方法)[J].黑龙江科学,2022(24):58-61
A类：
B类：
YOLOv5,改进模型,口罩识别,人脸,口罩佩戴,实时识别,识别算法,CA,注意力机制,特征提取能力,漏检,遮挡,EIoU,损失函数,GIOU,位图,边界框,更改,主干网络,CSPBlock,检测速度,目标检测算法,GUI
AB值：
0.434053
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