【摘 要】
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为实现自然场景下对安全帽以及口罩佩戴更高效的检测，基于深度学习YOLOv5算法提出了一种改进的算法模型YOLOv5+。对于目标检测任务而言，通常是在更大的特征图上去检测小目标，这样的大特征图才包含有更多的小目标信息。主要考虑到所检测对象多为小尺度目标。因此当输入图像尺寸默认为640×640时，通过在原算法检测层中增加大小为160×160的特征图，并选用CIoU （Complete-IOU）作为损失
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China （61761027）；
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为实现自然场景下对安全帽以及口罩佩戴更高效的检测，基于深度学习YOLOv5算法提出了一种改进的算法模型YOLOv5+。对于目标检测任务而言，通常是在更大的特征图上去检测小目标，这样的大特征图才包含有更多的小目标信息。主要考虑到所检测对象多为小尺度目标。因此当输入图像尺寸默认为640×640时，通过在原算法检测层中增加大小为160×160的特征图，并选用CIoU （Complete-IOU）作为损失函数，以实现对安全帽佩戴以及口罩佩戴更有效的检测。实验结果表明，在安全帽佩戴和口罩佩戴数据集上YOLOv5+网络模型的检测精度（mAP-50）分别达到93.8%和92.3%，相比原算法精度均有所提高。此方法不仅满足实时性检测的速度要求，同时提高了检测的精度。
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