基于改进YOLOv4的自然人群口罩佩戴检测方法OA北大核心
A Method on Mask Wearing Detection of Natural Population Based on Improved YOLOv4
针对自然场景下的人群口罩佩戴检测常常会受到口罩样式、颜色,佩戴者肤色以及天气等多种因素的影响,提出在原YOLOv4的基础上引入协调注意力机制,进而提升主干特征提取网络对于浅层次特征图像位置信息的利用进而更好地捕获小物体——口罩,同时能够丰富浅层次特征图像的语义信息和加强远距离依赖关系,更精准地定位和识别目标区域;对YOLOv4的网络结构进行改进以提升整体网络的容量以及深度,进而扩大感受野并提升算法的鲁棒性;引入DIoU-NMS在于缓解目标存在遮拦…查看全部>>
薛均晓;武雪程;王世豪;田萌萌;石磊
郑州大学 网络空间安全学院,河南 郑州 450002郑州大学 网络空间安全学院,河南 郑州 450002郑州大学 网络空间安全学院,河南 郑州 450002郑州大学 网络空间安全学院,河南 郑州 450002郑州大学 网络空间安全学院,河南 郑州 450002
信息技术与安全科学
深度学习口罩佩戴检测YOLOv4协调注意力机制神经网络
《郑州大学学报（工学版）》 2022 (4)
基于领域自适应的脑状态解码研究
16-22,7
国家自然科学基金资助项目(62006210)河南省高等学校青年骨干教师培养计划(22020GGJS014)
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