國家衛生健康委疾控局近日發佈了《預防新型冠狀病毒感染的肺炎口罩使用指南》，指南中明確指出口罩是預防呼吸道傳染病的重要防線，可以降低新型冠狀病毒感染風險。口罩不僅可以防止病人噴射飛沫，降低飛沫量和噴射速度，還可以阻擋含病毒的飛沫核，防止佩戴者吸入。因此在全民抗疫時期，在公共場所佩戴口罩等防護裝備已成爲防疫常識。
數據集對應的標籤數據說明：
每行格式爲 x_min, y_min, x_max, y_max, label。其中label爲0表示沒有佩戴口罩，label爲1表示有佩戴口罩。
整個過程使用的網絡框架：FasterRCNN，使用ResNet-50-FPN提取分層特徵，FPN適用於小物體檢測。訓練時，使用FasterRCNN_ResNet50_FPN預訓練模型；
數據預處理方式：對數據進行歸一化處理；
數據增廣方式：
- 調整(resize)圖像和檢測框的大小；
- 旋轉(rotate)圖像和對應的標籤；
- 添加均值爲0，方差爲0.001的高斯噪聲；
- 添加高斯模糊；
- 調整圖像的亮度，對比度，飽和度，使其分別上下浮動30%；
獲取數據方式：
a,b,c爲0-1之間隨機的浮點數；
- 當a<=0.2時，對圖像添加高斯模糊核爲9*9，sigmaX=0.5，sigmaY=0.3的高斯模糊；
- 當a>=0.8時，對圖像添加均值爲0，方差爲0.001的高斯噪聲；
- 當b<=0.2時，調整(resize)圖像和檢測框的大小；
- 當c<=0.2時，給定角度旋轉範圍(-35,35)，對圖像和標籤在該範圍內做相應的旋轉；
超參數設置：學習率=0.0029 Batch_Size=1 Epoches=9；
優化器：採用SGD(隨機梯度下降法)對網絡中的參數進行迭代更新；
考慮到數據集特點爲無約束場景下的人臉圖片，且人臉角度多樣，因此對圖像進行旋轉處理
- 當旋轉角度範圍過小時，旋轉操作對模型不起作用，當旋轉角度過大時，旋轉操作會對模型起負作用，通過大量實驗選定最佳旋轉角度範圍爲(-35,35)；
- 光照情況複雜，因此調整圖像的亮度，對比度，飽和度，使其分別上下浮動30%；
- 圖片清晰度和分辨率參差不齊，因此對圖像添加噪聲和模糊操作；
- 圖片中人臉大小不一致，因此添加resize操作；
通過實驗，我們還發現當數據增廣方式較少時，學習率設置爲0.001比較好，但此時模型精度不高；當增加數據增廣方式時，學習率設置爲0.003左右，模型精度會提升，且學習率爲0.0029時，模型精度達到最佳。
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