基于改进YOLOv5s的口罩佩戴检测算法

在新冠疫情的影响下,佩戴口罩成为人们日常必备的防护措施。为了更好地实现智能化管理,针对公共场合密集人群佩戴口罩是否正确检测任务中的过小目标检测和遮挡问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的实时检测算法,通过引入自注意力机制,从而提高模型的显著特征,进而优化算法精度;改变Neck层的卷积结构,采用基于双尺度的特征融合目标检测技术,实现了更好地特征提取。通过对改进后的YOLOv5s算法进行试验,证明了该方法模型小、检测速度快,并且平均识别精度均值比原来的方法提高了4.4%,更好地解决了复杂背景下、目标检测任务中过小目标的检测和遮挡问题。