【摘 要】
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针对复杂场景下口罩佩戴检测算法存在小目标检测精度低和漏检率高的问题，提出一种基于改进YOLOV5s的口罩佩戴检测模型。首先，融合倒置自适应注意力模块IAAM（Inverted Adaptive Attention Module），缓解连续下采样导致的信息丢失问题，同时增强网络的特征融合能力；其次，为了平衡多尺度检测层接收到的有效信息量，设计了通道特征分组模块CFGM（Channel Feature
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针对复杂场景下口罩佩戴检测算法存在小目标检测精度低和漏检率高的问题，提出一种基于改进YOLOV5s的口罩佩戴检测模型。首先，融合倒置自适应注意力模块IAAM（Inverted Adaptive Attention Module），缓解连续下采样导致的信息丢失问题，同时增强网络的特征融合能力；其次，为了平衡多尺度检测层接收到的有效信息量，设计了通道特征分组模块CFGM（Channel Feature Grouping Module），提高了小目标检测精度；最后，结合实际场景中的数据特征，使用EIoU Loss损失函数并取消数据增强中的色彩空间变换。实验表明，改进后的模型在检测精度、推理速度和小目标检测能力等方面均有提升，能够完成复杂场景下实时口罩佩戴检测任务。
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＜正＞"向量数量积的概念"是人教B版《高中数学》必修第三册第八章"向量数量积与三角恒等变换"的第一节,它与第六章"平面向量"紧密相连,又是研究三角恒等变换、解三角形、立体几何、解析几何等内容的重要工具,体现了承上启下的作用.教材这样的编写也是为了突出数量积这种运算和其研究工具的作用.