• 唐超颖

目前针对性的口罩检测算法数量较少，大部分算法只做了简单的戴或不戴的二分类。当目标露出口鼻或使用异物遮挡脸部时，算法倾向于做出“戴”的判断。本项目基于深度学习开发口罩佩戴情况检测技术，通过对YOLO系列算法中激活函数和特征融合模块的研究，改进原网络在口罩佩戴检测的性能；并引入口罩图像生成算法，将检测结果细化为三类(正确配戴/错误佩戴/未佩戴)，构建更为庞大、细化的数据集，在真实场景中实验效果显著。