基于改进YOLOv5的人脸遮挡物目标检测算法

摘要

为了抵御新冠病毒,识别口罩是否规范佩戴成为亟待解决的问题.然而,现有相关工作忽视了使用非口罩类物品可"欺骗"检测,从而造成检测准确率较低.为了解决该问题,文章提出了一种基于YOLOv5的人脸遮挡物目标检测的算法,优化了损失函数,并融合多个数据集进行聚类分析.实验表明,改进后的YOLOv5算法对于不同种类的人脸遮挡物的检测效果均有提高,总体mAP较原算法提高了6.4％,召回率提高了2％,整体损失降低了1％.