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在抗击新冠疫情的背景下,如何选用神经网络模型高效、快速地检测人的面部是否佩戴口罩成为技术热点。在实际人脸口罩检测场景中,要求模型能够尽可能快地输出判别结果。本文针对目前几种主要的轻量级检测模型:PyramidBox-Lite模型、基于SSD算法的Keras模型和基于CenterFace的口罩检测模型,在不同的数据集下做综合测试,并利用单帧图像处理速度、检测分类正确率两种指标对各种方法的性能做评价对比。最后分析了各种方法的优劣,以及口罩人脸检测技术在未来的优化方案。