面向资源受限端点的医用口罩检测微型CNN架构
计算机视觉与模式识别
2021-06-04 v3 计算机与社会
机器学习
图像与视频处理
摘要
随着新型冠状病毒(COVID-19)的快速传播，世界正在经历有史以来最危险的大流行之一。根据世界卫生组织，阻止冠状病毒传播最有效的方法是佩戴医用口罩。在公共场所监测口罩使用情况一直是一项挑战，因为人工监测可能不安全。本文提出了一种用于检测医用口罩的架构，可部署于具有极低内存占用的资源受限端点。我们使用了一块具有ARM Cortex-M7微控制器（主频480 Mhz，仅496 KB帧缓冲RAM）的小型开发板来部署该模型。利用TensorFlow Lite框架，对模型进行量化以进一步减小其尺寸。所提模型量化后大小为138 KB，并以30 FPS的推理速度运行。
引用
@article{arxiv.2011.14858,
title = {A Tiny CNN Architecture for Medical Face Mask Detection for Resource-Constrained Endpoints},
author = {Puranjay Mohan and Aditya Jyoti Paul and Abhay Chirania},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14858},
year = {2021}
}
备注
11 pages, Published in Springer LNEE at http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-981-16-0749-3_52