基于残差结构的 SSD 口罩检测

来源：计算机技术与发展杂志2021年第12期北京时间：

作者：董艳花;张树美;赵俊莉

摘要：新冠疫情环境下,人们外出均需佩戴口罩进行防护,所以目前对人脸口罩检测的研究迫在眉睫。该文提出一种基于残差结构的 SSD(single shot mult-box? detector) 网络用于口罩检测,通过在 SSD 网络的定位分类前添加残差结构,将特征提取网络和分类定位层进行分离,进而使得进入分类定位层的卷积特征更加抽象,可以有效解决 SSD 网络同时学习局部信息和高层信息双重任务的问题,维护特征提取网络的稳定性,并利用交叉熵损失函数解决戴口罩和未戴口罩的二分类问题,利用 smooth L1 loss 损失函数解决口罩位置的回归问题。 然后将分类和位置回归做加权计算,通过优化传统的 SSD位置误差和置信度误差损失函数,实现人脸佩戴口罩特征和人脸未戴口罩特征的定位和分类,从而提高网络训练速度及检测效率。 实验结果表明,ReSSD 检测口罩的平均检测精度可达 92. 3% ,比 SSD 网络提高了 7. 4% ,同时在自然场景下也有高效的检测效果。

关键词：口罩检测;残差结构的 SSD;分类定位;交叉熵损失函数;smooth L1 loss 损失函数