| 改进YOLOv4的人脸口罩检测与硬件加速 |
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| 引用本文： | 苏文俊,张学军,许先富,谭伊璇,李斌,班艳娇.改进YOLOv4的人脸口罩检测与硬件加速[J].计算机工程与设计,2023(3):798-806. |
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| 作者姓名： | 苏文俊 张学军 许先富 谭伊璇 李斌 班艳娇 |
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| 作者单位： | 1. 广西大学计算机与电子信息学院;2. 广西大学医学院;3. 广西大学多媒体通信与网络技术重点实验室 |
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| 基金项目： | 广西研究生教育创新基金项目(YCBZ2020026)； |
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| 摘 要： | 针对YOLOv4的人脸口罩检测参数量和计算量大，难以部署到硬件资源有限的嵌入式设备问题，提出一种轻量型YOLOv4算法，并设计卷积神经网络硬件加速器。将骨干网络替换成MobileNetv2,使用深度可分离卷积替换掉部分普通卷积，压缩网络结构；改进SPP模块以满足Vitis AI支持的池化窗口尺寸；在颈部网络中，增加CSP结构使网络更容易优化。实验结果表明，改进的算法牺牲0.25%的检测精度，压缩84.42%的模型大小。在ZYNQ上，mAP达到95.16%,DPU平均利用率减少38%。
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| 关 键 词： | 现场可编程门阵列 硬件加速 轻量化网络 YOLOv4 空间金字塔池化 人脸口罩检测 深度可分离卷积 |
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