针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提...针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提高了特征利用率;然后以完全交并比(complete intersection over union,CIoU)损失代替均方差损失(mean square error,MSE)作为边框回归的损失函数,提高了定位精度;最后除了检测佩戴和未佩戴口罩的情况外,还对不正确佩戴口罩的情况进行了检测。实验结果表明:与YOLOv3算法相比,Mask-YOLO算法在每秒帧率(frame per second,FPS)仅下降1%的情况下使平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了4.78%。与其他主流的目标检测算法相比,Mask-YOLO算法在复杂场景下对口罩佩戴检测也有更好的效果和鲁棒性。展开更多
文摘针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提高了特征利用率;然后以完全交并比(complete intersection over union,CIoU)损失代替均方差损失(mean square error,MSE)作为边框回归的损失函数,提高了定位精度;最后除了检测佩戴和未佩戴口罩的情况外,还对不正确佩戴口罩的情况进行了检测。实验结果表明:与YOLOv3算法相比,Mask-YOLO算法在每秒帧率(frame per second,FPS)仅下降1%的情况下使平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了4.78%。与其他主流的目标检测算法相比,Mask-YOLO算法在复杂场景下对口罩佩戴检测也有更好的效果和鲁棒性。
