复杂场景下实时人脸口罩检测研究

针对AIZOO开源人脸口罩检测算法FaceMaskDetection存在较严重的人脸口罩分类精度低的缺陷,本文设计了高精度轻量级人脸口罩分类模型,提出快速特征提取模块FastBlock和基于多层级特征融合的轻量级人脸口罩分类网络(Light MaskNet)。FastBlock减少深度可分离(depthwise,DW)卷积和1×1卷积中间张量的通道数量,进一步降低计算成本,从而提高了特征提取速度。不同层级之间的特征融合可以增大模型的广度,提高模型的鲁棒性。实验结果表明,该人脸口罩分类模型精度可达98.852%,中央处理器(central processing unit,CPU)推理时间仅为9.8 ms,图形处理器(graphics processing unit,GPU)可实现亚毫秒级运算,仅牺牲少量计算资源就能弥补FaceMaskDetection精度低的缺陷,可很好地满足计算资源有限的边缘设备、移动端等的应用需求。