基于RetinaFace的口罩人脸检测算法 毕业论文+项目源码

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摘要新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播，在公共场所下正确佩戴口罩可以有效地防止病毒的传播。本实验介绍了一种自然场景下人脸口罩佩戴检测方法，该方法对RetinaFace算法进行了改进，增加了口罩人脸识别检测任务，优化了损失函数。在特征金字塔网络中引入了一种改进的自注意力机制，增强了特征图的表达能力。建立了包含3000张图片的数据集，并进行手工标注，用于网络训练。实验结果表明该算法可以有效进行口罩佩戴检测，在自然场景视频中也取得了不错的检测效果。目录第1章引言 11.1国内研究现状分析 11.2国外研究现状分析 .1第2章RetinaFace算法原理 22.1预测部分 32.2.1主干网络Mobilene介绍…………………... 32.2.2 FPN特征金字塔…………………... 42.2.3 SSH进一步加强特征提取…………………... 52.2.4从特征中获取预测结果…………………... 62.2.5对预测结果进行解码…………………... 62.2训练部分 72.2.1 真实框的处理…………………... 72.2.2 利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss…………………... 7第3章改进RetinaFace算法用于口罩佩戴检测 93.1改进的自注意力机制  93.2多任务联合损失  10第4章实验分析 114.1数据集分析 114.2网络模型训练 114.3实验结果分析 12第5章 总结与心得体会 145.1实验总结 145.2实验心得体会 14参考文献 16附录1：关键代码 17