《表1 人脸口罩检测先验框尺寸设置》

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《基于YOLOv3和YCrCb的人脸口罩检测与规范佩戴识别》

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由于人脸口罩检测的环境比较复杂多样，图像中的人脸大小有大有小，使得精准预测物体位置的难度变大。然而YOLOv3算法的anchor机制能够很好解决该问题。在YOLOv3算法中，每个特征图都被划分成多个单元，每个单元会预测多个边框。通过设置先验框的尺寸，会改变这些单元预测框的大小。总共可设置9种尺度的先验框，在13×13，26×26，52×52的特征图中，分别设置3种先验框，对应地分别适合检测较大的对象，中等大小对象，较小对象。关于这9种先验框尺寸的具体设置，YOLOv3提出的方案是利用K-means聚类算法针对特定的训练集中目标物体大小来确定。在人脸口罩的训练集上，聚类得出的先验框尺寸如表1所示。这样的设置可以检测到绝大多数尺寸的人脸，满足人脸口罩检测各种应用场景的基本需求。