基于改进YOLOv7的口罩佩戴检测

作者：付惠琛; 高军伟^*; 车鲁阳

来源：液晶与显示, 2023, 38(08): 1139-1147.

• 图像处理
• 目标检测
• YOLOv7算法
• 卷积注意力机制
• 空间金字塔池化

佩戴好口罩是居民预防新冠和配合国家疫情防控的有效方式。针对口罩佩戴是否正确、拍摄角度不同以及被遮挡等问题，提出了一种改进的YOLOv7算法。该算法以YOLOv7为基础，在网络的Head区引入卷积注意力机制，使得特征网络在对口罩区域的处理中更具有针对性，从而增强特征网络对口罩区域的学习能力；对Backbone区结构进行优化，对ConvNeXt网络结构进行改进，并引入网络中代替部分卷积，提高模型的检测精度和鲁棒性，增强预测精确度的同时不会引入大量额外的计算。对Head层的空间金字塔池化进行改进，提高了训练速度并且加快模型收敛。实验结果表明，在复杂及遮挡的情况下，改进后的YOLOv7的损失函数大幅下降，在测试集上的mAP为93.8%，相比于原始YOLOv7算法提高了3.6%。各个类别的检测精度均有提升，没佩戴口罩、正确佩戴口罩、不正确佩戴口罩类别的精度分别提升6.8%、2.1%、1.7%。本文算法的错检情况明显减少，泛化能力有显著提升。

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室; 青岛大学; 自动化学院