基于SSD-MobileNetV2的实时口罩检测
介观与纳米尺度物理
2022-08-30 v1
摘要
在COVID-19爆发后，口罩检测作为最便捷有效的预防手段，在疫情防控中起着关键作用。优秀的自动实时口罩检测系统可为相关人员减少大量工作压力。然而，通过分析现有口罩检测方法，我们发现它们大多资源密集，且在速度与精度之间未实现良好平衡。并且目前没有完美的面部口罩数据集。本文提出一种新的口罩检测架构。我们的系统使用SSD作为口罩定位器和分类器，并进一步用MobileNetV2替换VGG-16以提取图像特征并减少大量参数。因此，我们的系统可部署在嵌入式设备上。使用迁移学习方法将其他领域的预训练模型迁移到我们的模型。我们系统中的数据增强方法（如MixUp）有效防止了过拟合。它还有效降低了对大规模数据集的依赖。通过在实际场景中进行实验，结果表明我们的系统在实时口罩检测中表现良好。
引用
@article{arxiv.2208.13332,
title = {Anomalous Landau quantization in intrinsic magnetic topological insulators},
author = {Su Kong Chong and Chao Lei and Seng Huat Lee and Jan Jaroszynski and Zhiqiang Mao and Allan H. MacDonald and Kang L. Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13332},
year = {2022}
}
备注
23 pages, 7 figures