国民健康疾病管理局の衛生委員会は、最近発行された「小説コロナウイルス感染を使用して肺炎マスクの防止にガイドを、」ガイドは明らかに、マスクは、呼吸器感染症を予防するための防御の重要なラインであることを述べて新しいコロナウイルス感染のリスクを減らすことができます。注入マスクは、吐出速度を患者滴を防ぎ、液滴の量を減少させる、液滴の核は、着用者に吸入防止するウイルス含有バリアとすることができるだけでなく。公共の場所でのマスクなどの保護具を着用するのでFightpandemic期間は、防疫知識となっています。
データセットの説明に対応するタグデータ：
各行の形式はx_min、y_min、X_MAX、y_maxを、ラベルです。ラベルは、マスクを着用していないため0である場合は、ラベル1は、マスクを着用していることを示しています。
プロセス全体のネットワークフレーム：FasterRCNNは、ResNet-50-FPN階層的特徴抽出を使用して、FPNは、小さな物体の検出に適しています。訓練は、FasterRCNN_ResNet50_FPN事前研修モデルを使用する場合、
データ前処理：データの正規化処理。
データは、によって増大しました：
- 調整（リサイズ）画像と検出枠のサイズ;
- 回転（回転）画像と対応するラベル。
- ゼロ平均および単位分散ガウス雑音0.001を加えます。
- ガウスぼかしを追加します。
- 調整明るさ、コントラスト、彩度、それぞれ、プラスまたはマイナス30％せ;
データ取得モード：
A、B、Cは0-1の間のランダムな浮動小数点数です。
- <= 0.2、ガウスぼかしカーネルイメージを追加する9×9、SIGMAX = 0.5である場合、sigmaY = 0.3ガウスぼかし。
- 場合> = 0.8、画像平均0及びガウス雑音0.001の分散を加えます。
- 場合B <= 0.2、調整（リサイズ）画像と検出枠のサイズ;
- 従って、C <= 0.2、回転（-35,35）の所定の角度の範囲、ラベルの画像とは、この範囲内で回転します。
ウルトラパラメータ：学習率= 0.0029 BATCH_SIZE = 1 Epoches = 9;
最適化：ネットワークパラメータの使用SGD（確率的勾配降下法）が繰り返し更新されます。
制約のない顔画像の下のシーン、及び顔角度多様性データセットの特性を考慮するので、画像回転処理
- 回転角度範囲が小さすぎる場合、モデルの回転操作が機能しない回転角度が大きすぎる場合、回転操作の意志は、実験により（-35,35）の最適回転角度範囲を選択し、負の役割モデルを果たしています。
- 光条件を複雑にし、したがって明るさ、コントラスト、彩度を調整し、それぞれ、プラスまたはマイナス30％が許さ。
- 画像鮮鋭度及び解像度ムラ、ひいては画像ボケ動作にノイズを加えます。
- 写真人間の顔の大きさは、サイズ変更操作を追加するので、矛盾しています。
実験を通じて、我々はまた、広範な方法によるデータの量は、学習率が0.001に設定されている場合は良いですが、今回は、モデルの精度が高くないことが判明し、データの増強方法の増加は、学習率が0.003程度に設定されている場合、モデルの精度が向上します、および0.0029の学習率、最適なモデルの精度。
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