改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法

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口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用,针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题,提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础,用两个Resblock-D模块替代CSP模块,降低特征提取网络复杂度,提升检测速度;引入SPP,增加了网络的感受野,使网络满足任意尺寸的影像输入,并增强算法的鲁棒性;引入两层CA 注意力机制,提高算法的利用率以保证检测精确度。通过实验检测结果表明,相较于原始YOLOv4-tiny,所提网络Map提升了0.5%,达到94.0%,检测速度提升了3.96 FPS。在保证检测速度有少量提升的基础上有效提高了检测速度,综合性能得到提升。
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