The world is going through one of the most dangerous pandemics of all time with the rapid spread of the novel coronavirus (COVID-19). According to the World Health Organisation, the most effective way to thwart the transmission of coronavirus is to wear medical face masks. Monitoring the use of face masks in public places has been a challenge because manual monitoring could be unsafe. This paper proposes an architecture for detecting medical face masks for deployment on resource-constrained endpoints having extremely low memory footprints. A small development board with an ARM Cortex-M7 microcontroller clocked at 480 Mhz and having just 496 KB of framebuffer RAM, has been used for the deployment of the model. Using the TensorFlow Lite framework, the model is quantized to further reduce its size. The proposed model is 138 KB post quantization and runs at the inference speed of 30 FPS.


翻译:世界卫生组织称,阻止科罗纳病毒传播的最有效方法是戴医疗面罩。由于人工监测可能不安全,监测公共场所面罩的使用是一项挑战。本文件建议建立一个用于探测医疗面罩的结构,用于在记忆足迹极低的资源限制端点部署的防疫面罩。一个小型开发板,其480兆赫时的ARM Cortex-M7微控制器为ARM Cortex-M7微控制器,只有496 KB框架布壳内存,用于模型的部署。使用TensorFlow Lite框架,该模型被量化,以进一步缩小其规模。拟议模型为138 KB 后夸大,以30 FPS的引力速度运行。

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