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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等復雜因素，對人臉佩戴口罩的檢測效果產生影響。針對該問題，在YOLOⅴ3算法的基礎上，提出復雜場景下的口罩佩戴檢測算法。結合跨階段局部網絡對 Darke53骨干網絡進行改進，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構，通過自上而下和自下而上的特征融合策略優化多尺度預測網絡，從而實現特征增強。選取ClωU作為損失函數，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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