[发明专利]一种融合迁移学习与深度学习的口罩检测方法在审
| 申请号： | 202011103060.8 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112270341A | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 苏雪平;李鹏浩;高蒙;任劼;李云红;赵兴凯;杨帆;何娇;朱丹尧;段嘉伟 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 涂秀清 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合迁移学习与深度学习的口罩检测方法，具体按照如下步骤进行；步骤1：基于MBConvBlock建立EfficentNet网络；步骤2：搭建Efficent‑Yolov3网络框架；步骤3：将EfficenetNet在ImageNet数据集中图像底层元素的相似性应用到人脸口罩的检测中。本发明一种融合迁移学习与深度学习的口罩检测方法，针对人脸口罩检测数据集规模小，训练过程易产生过拟合，从而降低模型鲁棒性，使用EfficentNet作为主干特征提取网络，提高模型检测速度与精度，同时引入迁移学习加快训练速度，增强模型泛化能力以及最终的检测精度，具有一定的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 迁移 学习 深度 口罩 检测 方法 | ||
【主权项】：
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