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深度神经网络在物体识别和分类中应用广泛,将其用于口罩佩戴检测,有利于提高新冠疫情防控管理工作效率.首先,收集佩戴口罩图片,将样本图片数据集扩充到12000张.然后用Pytorch搭建ResNet-34深度神经网络,经适当预处理,调整学习率大小和批数据量大小,网络在验证集上准确率为98.41%,在测试集上准确率为97.25%.该网络对单张图片的检测用时为0.103秒,拥有较高的检测准确率和效率,能够满足公共场所对口罩佩戴检测的应用需求. 相似文献
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深度卷积神经网络已被成功应用于图像高斯白噪声的去除。针对去除真实图像噪声的需要,本文提出了一种基于生成对抗网络的去噪算法。生成网络采用U-net结构,并通过嵌入残差密集块以更好地提取图像特征与减少细节丢失。同时,判别网络采用全卷积网络架构来实现图像的像素级分类,以提升判别器性能。此外,设计了一种增强网络结构,以进一步提高去噪图像质量。仿真实验结果表明,该算法视觉效果以及去噪性能指标PSNR、SSIM均优于其他同类算法,能够更有效地恢复图像细节。 相似文献
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