2019年冠状病毒为全球社会稳定和公共卫生带来了严重的挑战。遏制流行病的一种有效方法是要求人们在公共场所戴口罩，并通过使用合适的自动探测器来监视戴口罩状态。但是，现有的基于深度学习的模型努力同时达到高精度和实时性能的要求。为了解决这个问题，我们提出了基于Yolov5的改进的轻质面膜探测器，该检测器可以实现精确和速度的良好平衡。首先，提出了将ShuffleNetV2网络与协调注意机制相结合的新型骨干轮弹工具作为骨干。之后，将有效的路径攻击网络BIFPN作为特征融合颈应用。此外，在模型训练阶段，定位损失被α-CIOU取代，以获得更高质量的锚。还利用了一些有价值的策略，例如数据增强，自适应图像缩放和锚点群集操作。 Aizoo面膜数据集的实验结果显示了所提出模型的优越性。与原始的Yolov5相比，提出的模型将推理速度提高28.3％，同时仍将精度提高0.58％。与其他七个现有型号相比，它的最佳平均平均精度为95.2％，比基线高4.4％。

冠状病毒2019年对世界产生了重大影响。一种防止人们感染的一种有效策略是在公共场所佩戴面具。某些公共服务提供商只有在正确佩戴面具时才需要客户使用他们的服务。然而，只有一些关于自动面罩检测的研究。在本文中，我们提出了RetinAfaceMask，第一高性能单级面罩探测器。首先，解决现有研究没有区分正确和错误的掩码佩戴状态的问题，我们建立了一个包含这些注释的新数据集。其次，我们提出了一种上下文注意模块，专注于学习与面罩佩戴状态相关的区别特征。第三，我们从面部检测任务转移了知识，灵感来自人类通过学习从类似的任务学习如何改善他们的能力。消融研究表明提出的模型的优点。公共和新数据集的实验结果表明了我们模型的最先进的表现。

近年来，基于深度学习的面部检测算法取得了长足的进步。这些算法通常可以分为两类，即诸如更快的R-CNN和像Yolo这样的单阶段检测器之类的两个阶段检测器。由于准确性和速度之间的平衡更好，因此在许多应用中广泛使用了一阶段探测器。在本文中，我们提出了一个基于一阶段检测器Yolov5的实时面部检测器，名为Yolo-Facev2。我们设计一个称为RFE的接收场增强模块，以增强小面的接受场，并使用NWD损失来弥补IOU对微小物体的位置偏差的敏感性。对于面部阻塞，我们提出了一个名为Seam的注意模块，并引入了排斥损失以解决它。此外，我们使用重量函数幻灯片来解决简单和硬样品之间的不平衡，并使用有效的接收场的信息来设计锚。宽面数据集上的实验结果表明，在所有简单，中和硬子集中都可以找到我们的面部检测器及其变体的表现及其变体。源代码https://github.com/krasjet-yu/yolo-facev2

为了响应现有的对象检测算法，应用于复杂的火灾方案，检测准确性较差，速度缓慢和困难的部署。本文提出了轻巧的火灾检测算法，可实现速度和准确性的平衡。首先，骨干网络的最后一层被SEPVIT块取代，以增强骨干网络与全局信息的联系；其次，轻型BIFPN颈网旨在减轻模型，同时改善特征提取。第三，全球注意机制（GAM）融合到网络中，以使模型更加专注于全球维度特征。最后，我们使用Mish激活函数和SIOU损失来提高收敛速度并同时提高准确性。实验结果表明，与原始算法相比，Light-Yolov5将MAP提高3.3％，将参数数量减少27.1％，将计算减少19.1％，达到91.1的FPS。即使与最新的Yolov7微型相比，Light-Yolov5的地图也高6.8％，这显示了该算法的有效性。

面部检测是为了在图像中搜索面部的所有可能区域，并且如果有任何情况，则定位面部。包括面部识别，面部表情识别，面部跟踪和头部姿势估计的许多应用假设面部的位置和尺寸在图像中是已知的。近几十年来，研究人员从Viola-Jones脸上检测器创造了许多典型和有效的面部探测器到当前的基于CNN的CNN。然而，随着图像和视频的巨大增加，具有面部刻度的变化，外观，表达，遮挡和姿势，传统的面部探测器被挑战来检测野外面孔的各种“脸部。深度学习技术的出现带来了非凡的检测突破，以及计算的价格相当大的价格。本文介绍了代表性的深度学习的方法，并在准确性和效率方面提出了深度和全面的分析。我们进一步比较并讨论了流行的并挑战数据集及其评估指标。进行了几种成功的基于深度学习的面部探测器的全面比较，以使用两个度量来揭示其效率：拖鞋和延迟。本文可以指导为不同应用选择合适的面部探测器，也可以开发更高效和准确的探测器。

本文提出了平行残留的双融合特征金字塔网络（PRB-FPN），以快速准确地单光对象检测。特征金字塔（FP）在最近的视觉检测中被广泛使用，但是由于汇总转换，FP的自上而下的途径无法保留准确的定位。随着使用更多层的更深骨干，FP的优势被削弱了。此外，它不能同时准确地检测到小物体。为了解决这些问题，我们提出了一种新的并行FP结构，具有双向（自上而下和自下而上）的融合以及相关的改进，以保留高质量的特征以进行准确定位。我们提供以下设计改进：（1）具有自下而上的融合模块（BFM）的平行分歧FP结构，以高精度立即检测小物体和大对象。 （2）串联和重组（CORE）模块为特征融合提供了自下而上的途径，该途径导致双向融合FP，可以从低层特征图中恢复丢失的信息。 （3）进一步纯化核心功能以保留更丰富的上下文信息。自上而下和自下而上的途径中的这种核心净化只能在几次迭代中完成。 （4）将残留设计添加到核心中，导致了一个新的重核模块，该模块可以轻松训练和集成，并具有更深入或更轻的骨架。所提出的网络可在UAVDT17和MS COCO数据集上实现最新性能。代码可在https://github.com/pingyang1117/prbnet_pytorch上找到。

交通标志检测是无人驾驶系统的具有挑战性的任务，特别是对于检测多尺度目标和检测的实时问题。在交通标志检测过程中，目标的比例大大变化，这将对检测精度产生一定的影响。特征金字塔广泛用于解决这个问题，但它可能会破坏不同的交通标志尺度的功能一致性。此外，在实际应用中，常用方法难以提高多尺度交通标志的检测精度，同时确保实时检测。在本文中，我们提出了一种改进的特征金字塔模型，名为AF-FPN，它利用自适应注意模块（AAM）和特征增强模块（FEM）来减少特征映射生成过程中的信息损失，并提高表示能力特征金字塔。我们用AF-FPN替换了YOLOV5中的原始特征金字塔网络，这在确保实时检测的前提下提高了YOLOV5网络的多尺度目标的检测性能。此外，提出了一种新的自动学习数据增强方法来丰富数据集，提高模型的稳健性，使其更适合实际情况。关于清华腾讯100K（TT100K）数据集的广泛实验结果证明了与多种最先进的方法相比，所提出的方法的有效性和优越性。

遵循机器视觉系统在线自动化质量控制和检查过程的成功之后，这项工作中为两个不同的特定应用提供了一种对象识别解决方案，即，在医院准备在医院进行消毒的手术工具箱中检测质量控制项目，以及检测血管船体中的缺陷，以防止潜在的结构故障。该解决方案有两个阶段。首先，基于单镜头多伯克斯检测器（SSD）的特征金字塔体系结构用于改善检测性能，并采用基于地面真实的统计分析来选择一系列默认框的参数。其次，利用轻量级神经网络使用回归方法来实现定向检测结果。该方法的第一阶段能够检测两种情况下考虑的小目标。在第二阶段，尽管很简单，但在保持较高的运行效率的同时，检测细长目标是有效的。

无人驾驶飞机（UAV）的实时对象检测是一个具有挑战性的问题，因为Edge GPU设备作为物联网（IoT）节点的计算资源有限。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种基于Yolox模型的新型轻型深度学习体系结构，用于Edge GPU上的实时对象检测。首先，我们设计了一个有效且轻巧的PixSF头，以更换Yolox的原始头部以更好地检测小物体，可以将其进一步嵌入深度可分离的卷积（DS Conv）中，以达到更轻的头。然后，开发为减少网络参数的颈层中的较小结构，这是精度和速度之间的权衡。此外，我们将注意模块嵌入头层中，以改善预测头的特征提取效果。同时，我们还改进了标签分配策略和损失功能，以减轻UAV数据集的类别不平衡和盒子优化问题。最后，提出了辅助头进行在线蒸馏，以提高PIXSF Head中嵌入位置嵌入和特征提取的能力。在NVIDIA Jetson NX和Jetson Nano GPU嵌入平台上，我们的轻质模型的性能得到了实验验证。扩展的实验表明，与目前的模型相比，Fasterx模型在Visdrone2021数据集中实现了更好的折衷和延迟之间的折衷。

最近，国内Covid-19的流行状况很严重，但是在某些公共场所，有些人不戴口罩或不正确戴口罩，这要求相关人员立即提醒和监督他们正确戴口罩。但是，面对如此重要且复杂的工作，有必要在公共场所戴上自动面具。本文提出了一种基于改进的Yolov4的新面具戴上检测方法。具体而言，首先，我们将坐标注意模块添加到主链中以坐标特征融合和表示。其次，我们进行了一系列网络结构改进，以增强模型性能和鲁棒性。第三，我们部署K-Means聚类算法以使九个锚点更适合我们的NPMD数据集。实验结果表明，改进的Yolov4的性能更好，超过基线4.06％AP，可比速度为64.37 fps。

近年来使用卷积神经网络对近年来的脸部检测进行了巨大进展。虽然许多面部探测器使用指定用于检测面的设计，但我们将面部检测视为通用对象检测任务。我们基于YOLOV5对象检测器实现了面部探测器，并调用它YOLO5FACE。我们对YOLOV5进行了一些关键修改，并优化了面部检测。这些修改包括在SPP中使用较小尺寸内核在骨干内使用杆块添加五点地标回归头，并在平移块中添加P6输出。我们从超大型模型设计不同型号大小的探测器，以实现对嵌入或移动设备的实时检测的超小型模型的最佳性能。实验结果在viderface数据集上显示，在VGA图像上，我们的脸部探测器可以在几乎所有简单，介质和硬的子集中实现最先进的性能，超过更复杂的指定面检测器。代码可用于\ url {https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face}

现代物体检测网络追求一般物体检测数据集的更高精度，同时计算负担也随着精度的提高而越来越多。然而，推理时间和精度对于需要是实时的对象检测系统至关重要。没有额外的计算成本，有必要研究精度改进。在这项工作中，提出了两种模块以提高零成本的检测精度，这是一般对象检测网络的FPN和检测头改进。我们采用规模注意机制，以有效地保险熔断多级功能映射，参数较少，称为SA-FPN模块。考虑到分类头和回归头的相关性，我们使用顺序头取代广泛使用的并联头部，称为SEQ-Head模块。为了评估有效性，我们将这两个模块应用于一些现代最先进的对象检测网络，包括基于锚和无锚。 Coco DataSet上的实验结果表明，具有两个模块的网络可以将原始网络超越1.1 AP和0.8 AP，分别为锚的锚和无锚网络的零成本。代码将在https://git.io/jtfgl提供。

In recent years, object detection has achieved a very large performance improvement, but the detection result of small objects is still not very satisfactory. This work proposes a strategy based on feature fusion and dilated convolution that employs dilated convolution to broaden the receptive field of feature maps at various scales in order to address this issue. On the one hand, it can improve the detection accuracy of larger objects. On the other hand, it provides more contextual information for small objects, which is beneficial to improving the detection accuracy of small objects. The shallow semantic information of small objects is obtained by filtering out the noise in the feature map, and the feature information of more small objects is preserved by using multi-scale fusion feature module and attention mechanism. The fusion of these shallow feature information and deep semantic information can generate richer feature maps for small object detection. Experiments show that this method can have higher accuracy than the traditional YOLOv3 network in the detection of small objects and occluded objects. In addition, we achieve 32.8\% Mean Average Precision on the detection of small objects on MS COCO2017 test set. For 640*640 input, this method has 88.76\% mAP on the PASCAL VOC2012 dataset.

现代卷积神经网络（CNN）的面部探测器由于大量注释的数据集而取得了巨大的进步。但是，以高检测置信度未对准结果，但定位精度较低，限制了检测性能的进一步改善。在本文中，作者首先预测了训练集本身的高置信度检测结果。令人惊讶的是，其中相当一部分存在于同一未对准问题中。然后，作者仔细检查了这些案例，并指出注释未对准是主要原因。后来，对预测和注释的边界盒之间的替代合理性进行了全面讨论。最后，作者提出了一种新颖的边界盒深校准（BDC）方法，以通过模型预测的边界盒合理地替换未对准的注释，并为训练集提供校准的注释。在多个检测器和两个流行的基准数据集上进行了广泛的实验，显示了BDC对提高模型的精度和召回率的有效性，而无需添加额外的推理时间和记忆消耗。我们简单有效的方法为改善面部检测提供了一种一般策略，尤其是在实时情况下轻巧检测器的一般策略。

在SARS-COV-2大流行期间，戴着面膜穿着成为防止传播和收缩病毒的有效工具。监测人口中面膜速率的能力将用于确定对病毒的公共卫生策略。然而，用于检测面罩的人工智能技术尚未在现实​​生活中以大规模部署在公共场合的大规模中。在本文中，我们介绍了由两个单独的模块组成的两步​​面掩模检测方法：1）面部检测和对准，2）面掩模分类。这种方法使我们能够尝试不同的面部检测和面罩分类模块的组合。更具体地说，我们尝试使用金字塔和视网膜作为面部探测器，同时保持面罩分类模块的轻质骨干。此外，我们还提供了Aizoo数据集的测试集的重叠注释，在那里我们纠正了某些面部图像的错误标签。 Aizoo和Moxa 3K数据集的评估结果表明，所提出的面罩检测管道超越了最先进的方法。所提出的管道在AIZOO数据集的重叠测试组上也产生了比原始测试集更高的映射。由于我们使用野外的面部图像培训了所提出的模型，我们可以成功部署我们的模型来使用公共CCTV图像监控戴掩模速率。

物体检测通常需要在现代深度学习方法中基于传统或锚盒的滑动窗口分类器。但是，这些方法中的任何一个都需要框中的繁琐配置。在本文中，我们提供了一种新的透视图，其中检测对象被激励为高电平语义特征检测任务。与边缘，角落，斑点和其他特征探测器一样，所提出的探测器扫描到全部图像的特征点，卷积自然适合该特征点。但是，与这些传统的低级功能不同，所提出的探测器用于更高级别的抽象，即我们正在寻找有物体的中心点，而现代深层模型已经能够具有如此高级别的语义抽象。除了Blob检测之外，我们还预测了中心点的尺度，这也是直接的卷积。因此，在本文中，通过卷积简化了行人和面部检测作为直接的中心和规模预测任务。这样，所提出的方法享有一个无盒设置。虽然结构简单，但它对几个具有挑战性的基准呈现竞争准确性，包括行人检测和面部检测。此外，执行交叉数据集评估，证明所提出的方法的卓越泛化能力。可以访问代码和模型（https://github.com/liuwei16/csp和https://github.com/hasanirtiza/pedestron）。

更好的准确性和效率权衡在对象检测中是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们致力于研究对象检测的关键优化和神经网络架构选择，以提高准确性和效率。我们调查了无锚策略对轻质对象检测模型的适用性。我们增强了骨干结构并设计了颈部的轻质结构，从而提高了网络的特征提取能力。我们改善标签分配策略和损失功能，使培训更稳定和高效。通过这些优化，我们创建了一个名为PP-Picodet的新的实时对象探测器系列，这在移动设备的对象检测上实现了卓越的性能。与其他流行型号相比，我们的模型在准确性和延迟之间实现了更好的权衡。 Picodet-s只有0.99m的参数达到30.6％的地图，它是地图的绝对4.8％，同时与yolox-nano相比将移动CPU推理延迟减少55％，并且与Nanodet相比，MAP的绝对改善了7.1％。当输入大小为320时，它在移动臂CPU上达到123个FPS（使用桨Lite）。Picodet-L只有3.3M参数，达到40.9％的地图，这是地图的绝对3.7％，比yolov5s更快44％ 。如图1所示，我们的模型远远优于轻量级对象检测的最先进的结果。代码和预先训练的型号可在https://github.com/paddlepaddle/paddledentions提供。

估计公共场所的面膜磨损比率很重要，因为它使卫生当局能够及时分析和实施政策。报道了基于图像分析估计掩模磨损比的方法。但是，仍然对两种方法和数据集仍然缺乏全面的研究。最近的报告通过应用常规物体检测和分类方法直接提出估算比例。使用基于回归的方法来估计佩戴面具的人数是可行的，特别是对于具有微小和遮挡面孔的拥挤场景，但这并未得到很好的研究。大规模和良好的注释数据集仍在需求。在本文中，我们提出了两种比率估计方法，其利用基于检测的或基于回归的方法。对于基于检测的方法，我们改进了最先进的面部探测器，RetinaFace，用于估计比率。对于基于回归的方法，我们微调基线网络CSRNet，用于估计屏蔽和未屏蔽面的密度图。我们还提供了第一个大规模数据集，其中包含从18,088个视频帧中提取的581,108脸注释，从17个街道视图视频中提取了581,108个脸部注释。实验表明，基于视网膜的方法在各种情况下具有更高的准确性，并且由于其紧凑性，基于CSRNet的方法具有更短的操作时间。

对象检测是计算机视觉中的重要下游任务。对于车载边缘计算平台，很难实现实时检测要求。而且，由大量可分开的卷积层建立的轻巧模型无法达到足够的精度。我们引入了一种新的轻质卷积技术GSCONV，以减轻模型，但保持准确性。 GSCONV在模型的准确性和速度之间取得了极好的权衡。而且，我们提供了一个设计范式，即纤细的颈部，以实现探测器的更高计算成本效益。在二十多组比较实验中，我们的方法的有效性得到了强有力的证明。特别是，通过我们的方法改善的检测器获得了最先进的结果（例如，与原件相比，在Tesla T4 GPU上以〜100fps的速度为70.9％MAP0.5。代码可从https://github.com/alanli1997/slim-neck-by-gsconv获得。

本文分析了面部检测体系结构的设计选择，以提高计算成本和准确性之间的效率。具体而言，我们重新检查了标准卷积块作为面部检测的轻质骨干结构的有效性。与当前的轻质体系结构设计的趋势（大量利用了可分开的卷积层）不同，我们表明，使用类似的参数大小时，大量通道绕的标准卷积层可以实现更好的准确性和推理速度。关于目标数据域的特征的分析，该观察结果得到了支持。根据我们的观察，我们建议使用高度降低的通道使用Resnet，与其他移动友好网络（例如Mobilenet-V1，-V2，-V3）相比，它具有高度效率。从广泛的实验中，我们表明所提出的主链可以以更快的推理速度替换最先进的面部检测器的主链。此外，我们进一步提出了一种最大化检测性能的新功能聚合方法。我们提出的检测器ERESFD获得了更宽的面部硬子子集的80.4％地图，该图仅需37.7 ms即可在CPU上进行VGA图像推断。代码将在https://github.com/clovaai/eresfd上找到。