戴口罩是阻断疫情传播的手段之一，这使得人脸口罩检测系统成为当下人工智能研究的热点之一.然而，不均匀的环境条件如物体遮挡、光照变化等因素，使口罩检测非常具有挑战性.为解决这些问题，本文采用了一种改进的YOLO V3模型即YOLO-口罩模型来检测复杂环境条件下的人脸.通过LWYS方法的应用、密集的建筑整合、空间金字塔池化和Mish函数激活来改进YOLO V3模型，使改进后的模型AP为99.6%,比YOLO V3提升1.7%,检测时间为52.1 ms.
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