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国家工程技术图书馆
2022年11月29日
摘要 : 针对于现有口罩检测算法效率低,需降低算法参数量以及模型大小这一问题,文中对YOLOv5算法模型使用压缩策略,并融合CBAM卷积注意力模块,优化网络空间减少参数计算避免过拟合,增强密集小尺度目标特征表达能力;通过使用隐层剪枝法和卷积核剪枝法来调整YO... 展开 针对于现有口罩检测算法效率低,需降低算法参数量以及模型大小这一问题,文中对YOLOv5算法模型使用压缩策略,并融合CBAM卷积注意力模块,优化网络空间减少参数计算避免过拟合,增强密集小尺度目标特征表达能力;通过使用隐层剪枝法和卷积核剪枝法来调整YOLOv5网络大小削减冗余结构,选取CIoU目标损失函数来提升模型感知力,优化模型识别效果和运行速度.实验结果表明,改进后的YOLOv5人脸口罩识别算法较原始算法的平均准确度mAP值提高5％,筛选出训练的最优模型,充分地验证了该算法的科学性、有效性和实用性. 收起
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