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摘要
针对于现有口罩检测算法效率低，需降低算法参数量以及模型大小这一问题，文中对YOLOv5算法模型使用压缩策略，并融合CBAM卷积注意力模块，优化网络空间减少参数计算避免过拟合，增强密集小尺度目标特征表达能力；通过使用隐层剪枝法和卷积核剪枝法来调整YOLOv5网络大小削减冗余结构，选取CIoU目标损失函数来提升模型感知力，优化模型识别效果和运行速度。实验结果表明，改进后的YOLOv5人脸口罩识别算法较原始算法的平均准确度mAP值提高5%,筛选出训练的最优模型，充分地验证了该算法的科学性、有效性和实用性。
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单位江苏开放大学
