摘要

新冠疫情环境下,人们外出均需佩戴口罩进行防护,所以目前对人脸口罩检测的研究迫在眉睫。该文提出一种基于残差结构的SSD(single shot multbox detector)网络用于口罩检测,通过在SSD网络的定位分类前添加残差结构,将特征提取网络和分类定位层进行分离,进而使得进入分类定位层的卷积特征更加抽象,可以有效解决SSD网络同时学习局部信息和高层信息双重任务的问题,维护特征提取网络的稳定性,并利用交叉熵损失函数解决戴口罩和未戴口罩的二分类问题,利用smooth L1 loss损失函数解决口罩位置的回归问题。然后将分类和位置回归做加权计算,通过优化传统的SSD位置误差和置信度误差损失函数,实现人脸佩戴口罩特征和人脸未戴口罩特征的定位和分类,从而提高网络训练速度及检测效率。实验结果表明,ReSSD检测口罩的平均检测精度可达92.3%,比SSD网络提高了7.4%,同时在自然场景下也有高效的检测效果。