資料介紹
新型冠狀病毒可以通過呼吸道飛沫等方式傳播,正確佩戴口罩可以有效防止病毒傳染,但是自然場景中通常存在遮擋、密集人群和小尺度目標等復(fù)雜因素,對人臉佩戴口罩的檢測效果產(chǎn)生影響。針對該問題,在YOLOⅴ3算法的基礎(chǔ)上,提出復(fù)雜場景下的口罩佩戴檢測算法。結(jié)合跨階段局部網(wǎng)絡(luò)對 Darke53骨干網(wǎng)絡(luò)進行改進,以降低計算消耗并提高訓練速度。在 YOLO3算法中引入改進的空間金字塔池化結(jié)構(gòu),通過自上而下和自下而上的特征融合策略優(yōu)化多尺度預(yù)測網(wǎng)絡(luò),從而實現(xiàn)特征增強。選取ClωU作為損失函數(shù),考慮目標與檢測框之間的中心點距離、重疊率以及長寬比信息。實驗結(jié)果表明,與 YOLO3算法相牝,該算法在人臉目標和人臉佩戴口罩目標上的檢測精度分別提高7.3%和14.9%,檢測速度平均提高6FPS。
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