基于YOLOv5s改进的口罩佩戴检测算法

作者：葛延良^*; 李德鑫; 王冬梅; 董太极; 贺敏

来源：黑龙江大学自然科学学报, 2023, 40(03): 362-368.

DOI：10.13482/j.issn1001-7011.2023.03.007

• 计算机视觉
• YOLOv5s
• 口罩佩戴检测
• CA-A注意力
• AD-CIoU损失函数

由于新型冠状病毒肺炎的爆发，口罩成为人们日常生活中必需品。为了识别与检测人们是否佩戴口罩，提出了一种基于改进的YOLOv5s口罩佩戴检测算法。通过在YOLOv5s主干网络引入改进的自适应的协调注意力机制模块(Coordinate attention-activate or not, CA-A)提升网络的特征提取能力，解决了错误检测和漏检的问题。以新的损失函数AD-CIoU代替CIoU损失函数，作为回归损失函数，提升了边界框的定位精确度。实验表明，与原始模型算法相比，所提出的模型算法平均精度mAP值达到96.1%,提升了1.7%,具有较好的检测精度，可以满足目标检测应用需求。

• 单位
  东北石油大学