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新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效防止病毒传染，但是自然场景中通常存在遮挡、密集人群和小尺度目标等复杂因素，对人脸佩戴口罩的检测效果产生影响。针对该问题，在YOLOⅴ3算法的基础上，提出复杂场景下的口罩佩戴检测算法。结合跨阶段局部网络对 Darke53骨干网络进行改进，以降低计算消耗并提高训练速度。在 YOLO3算法中引入改进的空间金字塔池化结构，通过自上而下和自下而上的特征融合策略优化多尺度预测网络，从而实现特征增强。选取ClωU作为损失函数，考虑目标与检测框之间的中心点距离、重叠率以及长宽比信息。实验结果表明，与 YOLO3算法相牝，该算法在人脸目标和人脸佩戴口罩目标上的检测精度分别提高7.3%和14.9%，检测速度平均提高6FPS。
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