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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(biāo)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(jìn)行改進(jìn)，以降低計(jì)算消耗并提高訓(xùn)練速度。在 YOLO3算法中引入改進(jìn)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(shí)現(xiàn)特征增強(qiáng)。選取ClωU作為損失函數(shù)，考慮目標(biāo)與檢測框之間的中心點(diǎn)距離、重疊率以及長寬比信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 YOLO3算法相牝，該算法在人臉目標(biāo)和人臉佩戴口罩目標(biāo)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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