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Ghost-YOLO:轻量化口罩人脸检测算法
文献摘要：
在嵌入式设备上,由于算力及存储空间的限制,当前的大型高精度目标检测模型的推理速度较低.为此,本文设计了一种轻量化目标检测模型,用于口罩人脸检测.首先,本文设计了一种高激活性鬼影(High Active Ghost,HAG)模块,以轻量的计算代价减少特征图中的冗余.其次,利用HAG实现高激活性鬼影跨段部分(High Active Ghost Cross Stage Partial,HAG-CSP)连接模块,提升了跨段部分连接网络结构的特征学习能力.再次,利用HAG-CSP对你只需看一次(You Only Look Once,YOLO)模型进行轻量化改造来得到完整的Ghost-YOLO网络,并构造出一个口罩人脸检测器.实验结果表明,本文提出方法在NVIDIA Jetson NX嵌入式设备上,在检测精度优于其他目标检测算法的前提下,对于640×640的图片,实现了24.72 ms每帧的检测速度,并且减少了模型的参数量.
文献关键词：
嵌入式设备;目标识别;鬼影模块;YOLOv5;跨阶段部分模块
中图分类号：
作者姓名：
陈继平;陈永平;谢懿;朱建清;曾焕强
作者机构：
华侨大学工学院,福建泉州362021;厦门亿联网络技术股份有限公司,福建厦门361015
文献出处：
引用格式：
[1]陈继平;陈永平;谢懿;朱建清;曾焕强-.Ghost-YOLO:轻量化口罩人脸检测算法)[J].信号处理,2022(09):1954-1964
A类：
鬼影模块,跨阶段部分模块
B类：
Ghost,口罩,人脸检测,嵌入式设备,算力,存储空间,目标检测模型,推理速度,轻量化目标检测,High,Active,HAG,特征图,Cross,Stage,Partial,CSP,连接模块,连接网络,特征学习能力,You,Only,Look,Once,来得,检测器,NVIDIA,Jetson,NX,检测精度,目标检测算法,ms,检测速度,参数量,目标识别,YOLOv5
AB值：
0.389515
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