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摘要：一种面向泳池场景的轻量级人头人体检测方法，包括以下步骤：1采集真实泳池场景中的图像数据，并对其进行检测任务的标注；2使用生成对抗神经网络GAN在原始图像数据的基础上，生成具有干扰信息的样本，以模拟泳池场景下真实检测环境中的噪声；3搭建基于深度可分离卷积的轻量级检测网络编码器；4将编码阶段提取出的多尺度特征进行融合；5使用Anchor‑free的解码器来对编码器中输出的特征进行解码；6使用2中改进的泳池人头人体检测训练数据对编‑解码网络进行训练；7将6中训练的模型应用于真实的泳池场景中，进行轻量级的泳池人头人体检测。本发明在检测速度和精度均取得了优异的结果。
主权项：1.一种面向泳池场景的轻量级人头人体检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1采集真实泳池场景中的图像数据，并对其进行检测任务的标注；2使用生成对抗神经网络GAN在原始图像数据的基础上，生成具有干扰信息的样本，以模拟泳池场景下真实检测环境中的噪声；3搭建基于深度可分离卷积的轻量级检测网络编码器，使用深度可分离卷积代替传统卷积，有效的减少了模型的参数量和计算量，更利于快速推理；4将编码阶段提取出的多尺度特征进行融合，以应对泳池场景中人头人体特征大小差异较大的情况；5使用Anchor-free的解码器来对编码器中输出的特征进行解码，无锚的解码器可以更好地处理泳池中特征尺寸不一的人头人体特征，更加灵活且解码速度更快；6使用2中改进的泳池人头人体检测训练数据对编-解码网络进行训练，指导网络拥有检测泳池中人头人体的能力；7将6中训练的模型应用于真实的泳池场景中，用于进行轻量级的泳池人头人体检测。
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百度查询： 浙江工业大学 一种面向泳池场景的轻量级人头人体检测方法
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