【摘 要】
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针对现有施工场所下工人安全帽佩戴检测模型推理耗时长、对硬件要求高,且复杂多变环境下的训练数据集单一、数量少导致模型鲁棒性较差等问题,提出了一种轻量化的安全帽佩戴检测模型YOLO-S.首先,针对数据集类别不平衡问题,设计混合场景数据增强方法,使类别均衡化,提高模型在复杂施工环境下的鲁棒性;将原始YOLOv5s主干网络更改为MobileNetV2,降低了网络计算复杂度.其次,对模型进行压缩,通过在BN
【机 构】
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上海电力大学计算机科学与技术学院,上海200090;国网甘肃省电力公司电力科学研究院,兰州 730070
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针对现有施工场所下工人安全帽佩戴检测模型推理耗时长、对硬件要求高,且复杂多变环境下的训练数据集单一、数量少导致模型鲁棒性较差等问题,提出了一种轻量化的安全帽佩戴检测模型YOLO-S.首先,针对数据集类别不平衡问题,设计混合场景数据增强方法,使类别均衡化,提高模型在复杂施工环境下的鲁棒性;将原始YOLOv5s主干网络更改为MobileNetV2,降低了网络计算复杂度.其次,对模型进行压缩,通过在BN层引入缩放因子进行稀疏化训练,判定各通道重要性,对冗余通道剪枝,进一步减少模型推理计算量,提高模型检测速
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作为一种去中心化的分布式账本,区块链被广泛应用于互不可信的多方之间共享数据.相比于发展多年的传统数据库,区块链存在无法支持丰富查询、对外提供查询接口单一和查询响应慢的问题.简单的组织结构和离散的存储方式是限制交易数据表达的主要原因.为了弥补现有区块链系统的不足,构建抽象模型、封装易于使用的接口以及提升查询效率是实现基于区块链的高效应用开发的主要方式.鉴于此,提出一种面向区块链的通用数据管理中间件,具有如下特征:①支持自定义构建数据模型,灵活地为交易数据抽象新模型;②提供多种数据访问接口支持丰富查询并采用同
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近年来,深度学习方法被广泛地应用于命名实体识别任务中,并取得了良好的效果.但是主流的命名实体识别都是基于序列标注的方法,这类方法依赖于足够的高质量标注语料.然而序列数据的标注成本高昂,导致命名实体识别训练集规模往往较小,这严重地限制了命名实体识别模型的最终性能.为了在不增加人工成本的前提下扩大命名实体识别的训练集规模,本文分别提出了基于EDA(Easy Data Augmentation)、基于远程监督、基于Bootstrap(自展法)的命名实体识别数据增强技术.通过在本文给出的FIND-2019数据集上
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