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基于改进YOLOv4-Tiny印刷品缺陷检测
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作者 高新宇 武丽 《计算机与数字工程》 2025年第5期1515-1519,共5页
论文提出了一种基于YOLOv4-Tiny的检测模型用于检测印刷品缺陷检测。首先,为了效降低噪声数据,在YOLOv4-Tiny的主干中引入了改进的注意力模块,以增强模型对区域的关注能力;其次,为了提高多尺度特征融合的效果,在上采样模块中实现了双三... 论文提出了一种基于YOLOv4-Tiny的检测模型用于检测印刷品缺陷检测。首先,为了效降低噪声数据,在YOLOv4-Tiny的主干中引入了改进的注意力模块,以增强模型对区域的关注能力;其次,为了提高多尺度特征融合的效果,在上采样模块中实现了双三次插值;为了解决区域边界框的冗余检测结果,提出了优化的非极大值抑制方法,使检测结果更好地对应区域边框。同时为了提高YOLOv4-Tiny的检测速度。在上述模型基础上使用了ResNet-D网络中的两个ResBlock-D模块,而不是YOLOv4-Tiny中的两个CSPB lock模块,从而降低了计算复杂度。最后,设计了一个辅助残差网络模块来提取更多物体的特征信息,以减少检测误差。构建改进后的YOLOv4-Tiny的整个网络结构,改进后的算法比原算法提高了6.8%,达到了84.2%。 展开更多
关键词 印刷品表面缺陷 YOLOv4-Tiny 注意力机制 resblock-d 辅助残差网络
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改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法 被引量：6
2
作者 程浩然 王薪陶 +2 位作者 李俊燃 郭子怡 刘维 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第20期208-218,共11页
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... 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个百分点,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。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv4-tiny 口罩检测 注意力机制(CA) 空间金字塔池化 resblock-d
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