【摘 要】
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自2020年新冠疫情大规模传播以来,新型冠状病毒已经蔓延至全球200多个国家和地区。在今天,以美国、英国为代表的西方国家疫情依然非常严重,大规模传染频繁发生。在我国,虽然不像西方国家那样严重,但小范围疫情仍然不时出现。新冠对我国乃至全世界人民的生命健康构成了重大威胁。新型冠状病毒主要通过飞沫传播和接触传播,一般采取措施是在公共场所进行体温测量、佩戴口罩和保持适当间距等方式阻断病毒的传播,遏止疫情的
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自2020年新冠疫情大规模传播以来,新型冠状病毒已经蔓延至全球200多个国家和地区。在今天,以美国、英国为代表的西方国家疫情依然非常严重,大规模传染频繁发生。在我国,虽然不像西方国家那样严重,但小范围疫情仍然不时出现。新冠对我国乃至全世界人民的生命健康构成了重大威胁。新型冠状病毒主要通过飞沫传播和接触传播,一般采取措施是在公共场所进行体温测量、佩戴口罩和保持适当间距等方式阻断病毒的传播,遏止疫情的蔓延趋势。在大型商场、超市、等公共场所人流密度大,是疫情防控的重要地点。为了对这些公共场所做疫情的高效防控,倡议督促人们进出公共场所佩戴口罩,本论文提出了一种基于YOLOX改进的人脸口罩检测算法。本论文的主要工作如下:建立一个包含5000张图像以及详细标注的口罩检测数据集,用于人脸口罩检测任务的算法模型训练和测试。该数据集图像来源于商场、超市、机场、街头等多种真实生活场景,包括部分单个目标的人脸口罩检测图像,以及部分多个目标的人脸口罩检测图像。并且这些图像中的人脸口罩检测目标存在部分遮挡、目标人脸侧面、部分人脸口罩模糊以及同一张图像中多个小目标以及检测目标大小不一的情况,并结合口罩检测任务做了详细标注。针对图像中正、负样本不均衡问题,设计改进了新的损失函数Focal Loss,在置信度预测损失把原YOLOX的二元交叉熵损失替换为Focal Loss。针对原YOLOX定位损失函数IOU回归精确度不够的问题,分析各种IOU损失函数优缺点,并设计改进为CIOU-Loss。本论文研究了基于YOLOv5、YOLOX和基于YOLOX改进的人脸口罩检测算法对比实验。实验结果表明,基于YOLOX改进的人脸口罩检测算法在检测精度上有了明显提高。
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