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改进目标检测网络的仰卧起坐测试计数
文献摘要：
针对深度学习技术在仰卧起坐测试领域的实时性较差问题,提出了一种改进目标检测网络的仰卧起坐测试计数算法.该算法首先对被测试人员进行目标检测,然后对被测试人员进行关键点提取,最后对被测试人员的仰卧起坐动作进行分析.为了达到实时检测的效果,改进了RetinaNet骨干网络中的传统卷积层,以减小计算量,加快识别速度;提出了一种改进的边框损失函数,以达到实时检测效果的同时,保证检测的精度.经对其算法进行仿真实验,验证了其识别速度和检测精度,达到了预期效果.
文献关键词：
仰卧起坐实时检测;目标检测;RetinaNet网络;边框损失函数
中图分类号：
作者姓名：
包梓群
作者机构：
浙江理工大学 信息学院,杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]包梓群-.改进目标检测网络的仰卧起坐测试计数)[J].智能计算机与应用,2022(08):102-105,109
A类：
仰卧起坐实时检测
B类：
改进目标,目标检测网络,深度学习技术,数算,测试人员,关键点提取,RetinaNet,骨干网络,卷积层,计算量,边框损失函数,检测效果,检测精度,预期效果
AB值：
0.226395
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