换一批摘要针对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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