改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第20期北京时间：

作者：程浩然, 王薪陶, 李俊燃, 郭子怡, 刘维

单位：吉林大学 通信工程学院，长春 130012

摘要：口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用，针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题，提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础，用两个Resblock-D模块替代CSP模块，降低特征提取网络复杂度，提升检测速度；引入SPP，增加了网络的感受野，使网络满足任意尺寸的影像输入，并增强算法的鲁棒性；引入两层CA注意力机制，提高算法的利用率以保证检测精确度。通过实验检测结果表明，相较于原始YOLOv4-tiny，所提网络mAP提升了0.5个百分点，达到94.0%，检测速度提升了3.96?FPS。在保证检测速度有少量提升的基础上有效提高了检测速度，综合性能得到提升。

关键词：目标检测,YOLOv4-tiny,口罩检测,注意力机制（CA）,空间金字塔池化,Resblock-D