摘要
本发明涉及口罩佩戴检测技术领域,具体公开了一种基于YOLOv5的口罩佩戴检测方法,包括:获取样本图像,并对各样本图像进行标注,得到各样本图像的标签信息;构建YOLOv5目标检测模型;其中,YOLOv5目标检测模型通过骨干网络提取图像特征,通过头部网络进行特征融合和上/下采样,通过检测层输出检测结果,YOLOv5目标检测模型中插入了CBAM模块;将样本图像与其对应的标签信息输入到YOLOv5目标检测模型中进行训练,以得到训练后的YOLOv5目标检测模型;获取待检测面部图像,并将待检测面部图像输入到训练后的YOLOv5目标检测模型中进行口罩佩戴检测,以输出口罩佩戴检测结果。本发明能够提高口罩佩戴检测的精度。
技术关键词
口罩佩戴检测方法
检测模型训练
检测面部
样本
正则化方法
佩戴检测技术
注意力
标签
后处理参数
图像特征提取
退火策略
优化器
网络
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反演方法
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表面粗糙度参数
碳滑板
BP神经网络模型
参数预测方法
误差