【摘 要】
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当今疫情持续的情况下,在必要场合,检测口罩是否正确佩戴是必不可少的一个环节。利用电子设备完成对人脸口罩佩戴检测和相关图片处理可以提高效率,有着重要的意义。实际环境中存在很多不确定因素,输入的图像不总是高质量图像,还有大量输入不包含需要检测的目标,在此情况下很多检测方法难以达到要求。为了能够准确地完成对人脸有无正确佩戴口罩的识别,更好地完成监控和管理,论文提出了基于深度学习的目标检测方法来检测目标是
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当今疫情持续的情况下,在必要场合,检测口罩是否正确佩戴是必不可少的一个环节。利用电子设备完成对人脸口罩佩戴检测和相关图片处理可以提高效率,有着重要的意义。实际环境中存在很多不确定因素,输入的图像不总是高质量图像,还有大量输入不包含需要检测的目标,在此情况下很多检测方法难以达到要求。为了能够准确地完成对人脸有无正确佩戴口罩的识别,更好地完成监控和管理,论文提出了基于深度学习的目标检测方法来检测目标是否正确佩戴口罩,论文的主要工作如下:首先对于实际场景下的人脸口罩检测这一应用场景,本文制作了相关数据集。之后在该数据集上验证了SSD、YOLOv3和Faster-RCNN的模型性能,选择检测精度高的Faster-RCNN作为基础模型。其次分析并优化Faster-RCNN模型来提升检测准确性。使用聚类算法重新设计了锚框的尺寸和比例。替换特征提取网络为ResNet-50,将特征金字塔运用到特征提取网络,完成多尺度特征融合,有效地使用特征信息。在区域建议网络使用Focal Loss函数计算损失,缓解正负样本不平衡等问题,让网络参数有更好的优化方向。接着为了加快模型在实际应用中的检测速度,对目标检测网络前置一个分类网络构成级联网络。实验对比不同分类网络性能,选择MobileNetV2作为前置网络,筛除无需检测的输入图片,减少检测用时。最后实验验证了改进的模型在口罩佩戴检测上的mAP达到了89.1%,相对于原模型提升了5.8%。前置了目标分类网络之后,在实验中当背景图片和目标图片数目相当时,整个级联网络的mAP相对于单目标检测网络降低了0.7%,检测用时降低了44.9%。
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