基于卷积神经网络的人脸口罩检测的研究
随着人工智能的快速发展，更多的人工智能技术被广泛应用。在全球新冠肺炎病毒快速蔓延的
情况下，佩戴口罩几乎是每个人必备的事情。本文将对人脸佩戴口罩进行实时目标监测，并做出相应的研究
与设计，监测在公共场所人们是否正确佩戴口罩。通过不同的对比实验，发现本文提出来的网络模型是一种
较好的方法，为了在测试集中对模型测试并评价，得到的评价指标为 MAP(Mean Average Precision) 等于
87.57%，速度为每帧 11.24ms，该模型能够满足系统的设计需求。
卷积神经网络、目标检测、深度学习、计算机视觉
^A安徽省自然科学基金^B（KJ2020A1058）^D1
2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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