基于改进YOLOv5s的口罩佩戴检测算法研究

摘要

新冠疫情暴发,佩戴口罩成为外出的首要要求。使用人为监督的方式检查人们是否佩戴口罩在人流量多的场所有许多不便,由此引入YOLOv5s网络模型对过往路人进行是否佩戴口罩的检测。为解决YOLOv5s模型对小目标和遮挡目标检测效果不佳的问题,提出了基于改进YOLOv5s的口罩佩戴检测算法。数据增强部分使用Mosaic_9代替原模型的Mosaic方式,增强对小而模糊目标的检测能力,然后添加自注意力机制,并且与几种主流的注意力机制进行比较,提升在目标有遮挡时的检测能力。与原模型检测结果相比,改进的YOLOv5s模型可以更好地完成佩戴口罩检测任务。