目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 深度学习

1.2 检测算法

二、 数据集

2.1 数据集

2.2 数据扩充

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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    选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的轻量级口罩检测系统

课题背景和意义

       在当前全球范围内爆发的突发传染病和公共卫生安全事件的背景下，口罩成为了一种重要的防护措施。轻量级口罩检测系统通过结合深度学习和计算机视觉技术，能够自动识别图像或视频中的人脸并判断是否佩戴口罩。这对于公共场所、交通枢纽、医疗机构等地的安全管理和疫情防控具有重要的意义，能够提高检测效率、减少人工成本，有效应对突发传染病的挑战。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 深度学习

       Haar分类器是一种基于Haar特征的人脸检测算法，它通过积分图计算和级联分类器的迭代训练，实现了在当时工程技术背景下的高精度人脸检测。该算法的核心思想是提取Haar特征并通过级联分类器进行分类。Haar分类器的优点在于能够提取关键性的特征信息，并通过强分类器的组合提高检测的准确性。

       卷积神经网络（CNN）是一种模仿生物神经元之间神经突触连接的神经网络设计。在目标特征提取过程中，CNN的大致流程包括图像预处理、特征提取网络、梯度反向传播和模型参数更新。图像经过预处理后，被送入特征提取网络，该网络通过卷积层、池化层等操作提取目标物体的特征。CNN的特征提取过程利用各层神经元之间的连接构建了特征提取网络的范式，通过梯度反向传播和模型参数更新，反复迭代训练以获得训练好的特征权重。数据增强是训练过程中常用的方法，通过对训练数据进行扩充，提高数据量，有助于改善训练结果。常见的数据增强方法包括向图像添加高斯噪声、椒盐噪声、图像镜像翻转、调整图像亮度等。

       Transformer模型的架构主要由自注意力机制、编码器、解码器、注意力机制和位置编码这几个关键组件组成。自注意力机制允许模型建立输入序列内部不同位置之间的关联，并通过动态加权聚合来捕捉序列的依赖关系。编码器通过堆叠多个相同层，包含自注意力机制和前馈神经网络，将输入序列转换为高级特征表示，捕捉语义信息。解码器也是由多个相同层堆叠而成，包含自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络，用于逐步生成目标序列的下一个词。注意力机制用于解码器对编码器输出进行加权聚合，使解码器能够关注编码器不同部分的上下文表示。位置编码将序列中每个位置的信息嵌入输入表示中，以便模型感知序列的顺序。

       卷积+Transformer 的目标检测网络结合了卷积神经网络和Transformer的关键组件。它采用ResNet作为主干特征提取网络，提取输入图像的特征信息。然后，将这些特征信息添加位置编码，以便模型感知特征的位置信息。接下来，采用了Transformer中的Encoder和Decoder结构，用于处理特征表示并捕捉序列依赖关系。最后，使用FFN结构进行目标信息的预测。

1.2 检测算法

       轻量级口罩检测网络对原始模型进行了优化和调整，以实现轻量化处理。其中，网络结构中的部分CBL模块被优化调整为Ghost模块，以减少参数量和计算复杂度。同时，引入CBAM注意力机制、Ghost模块、SMU激活函数和BN层的组合，设计了轻量级注意力机制残差模块，并将其嵌入到特征提取网络中。此外，整体网络的激活函数也被全部替换为SMU激活函数，以提升模型对目标属性信息的提取能力。

       优化网络主要由加强特征提取网络、轻量级检测头和SMU激活函数等关键部分组成。为了降低整体网络的参数量和内存大小，引入了Ghost模块来替换原始网络中部分CBL模块，实现网络的轻量化。同时，通过组合CBAM注意力机制、Ghost模块、SMU激活函数和BN层，设计了轻量级注意力机制残差模块（GCS_Block），将其嵌入到骨干特征提取网络中。此外，整体网络的激活函数也被优化调整为SMU激活函数，以提升检测网络在复杂背景环境中提取中小型目标特征信息的性能。

       通过引入Ghost模块、优化主干特征提取网络和检测头结构，以及替换激活函数为SMU激活函数，对口罩检测网络进行了轻量化优化。优化后的网络在保持性能的同时，显著减少了模型参数量、计算复杂度和训练收敛时间。这使得网络更适用于嵌入式硬件设备，能够在资源受限的情况下高效地进行口罩检测任务。通过优化模块和激活函数的选择，网络能够提取目标属性信息并适应复杂背景环境，具备较高的计算效率和参数效率。 

二、 数据集

2.1 数据集

       由于网络上缺乏现有的合适数据集，可以采取使用相机进行拍摄，并通过网络爬取的当时来收集大量的口罩检测相关图片。自制的数据集包含了多个场景和角度下的人脸图像，涵盖了不同的口罩佩戴情况，包括正确佩戴、错误佩戴以及未佩戴口罩等。通过相机拍摄和网络爬取，我能够获取真实且多样化的口罩检测图像。

'mask':
这个类别表示检测到的对象正确地戴着口罩。
当检测算法识别到一个人正确地戴着口罩时,它会归类到这个类别。
'mask_weared_incorrect':
这个类别表示检测到的对象未正确戴口罩。
当检测算法发现某个人戴口罩的方式不当,比如口罩未完全遮盖住口鼻,或者口罩被戴歪等情况,它会被归类到这个类别。
'without_mask':
这个类别表示检测到的对象没有戴口罩。
当检测算法发现某个人完全没有戴口罩时,它会被归类到这个类别。

2.2 数据扩充

       为了提升数据集的多样性和质量，对自制的数据集进行了数据扩充和数据标注。数据扩充包括对图像进行几何变换、光照调整和噪声添加等操作，以增加数据的多样性和数量。数据标注则是对图像中的人脸区域进行标记和边界框定位，以便后续的训练和评估。通过数据扩充和数据标注，能够生成更多样的训练样本，并为系统提供更准确的标签信息，提高口罩检测算法的性能和鲁棒性。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

轻量级口罩检测系统的设计思路如下：

• 数据预处理和输入：首先，对输入的口罩佩戴图像进行预处理，包括去除噪声、调整图像大小和对比度等。确保输入图像的质量和一致性，为后续处理提供可靠的数据基础。
• 特征提取网络优化：针对特征提取的关键，引入Ghost模块进行网络优化。通过将部分常规卷积模块替换为Ghost模块，有效减少模型参数量和内存大小。Ghost模块的操作过程包括采用1×1卷积对特征图进行处理，然后进行线性组合运算，最后将结果与原始特征图进行特征堆叠融合。这样的优化使得网络更轻量化且能够提取相似数量的特征图。
• 注意力机制和激活函数优化：在特征提取网络中，将CBAM注意力机制和SMU激活函数与Ghost模块、BN层组合使用，设计轻量级注意力机制残差模块（GCS_Block）。该模块能够提升网络对中小型目标特征信息的提取能力，并进一步减少计算复杂度。通过调整整体网络的激活函数为SMU激活函数，进一步提高网络的性能和适应复杂背景环境的能力。
• 检测头优化：对Yolo Head检测头结构进行优化，将CBL模块替换为Ghost模块。这样的轻量级检测头（G_Yolo Head）能够加快嵌入式硬件输出检测结果的速度，提高实时性能。

相关代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class GhostModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=1, ratio=0.5):
        super(GhostModule, self).__init__()
        self.primary_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=False)
        self.cheap_conv = nn.Conv2d(in_channels, int(out_channels * ratio), kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=False)
        self.ratio = ratio

    def forward(self, x):
        primary_output = self.primary_conv(x)
        cheap_output = self.cheap_conv(x)
        return torch.cat([primary_output, cheap_output], dim=1)

class GhostNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(GhostNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(inplace=True),
            GhostModule(16, 16, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            GhostModule(64, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            GhostModule(64, 64, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(inplace=True),
            GhostModule(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            GhostModule(128, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.classifier = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x

海浪学长项目示例：

最后

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