【摘 要】
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在进行口罩遮挡人脸图像修复时，往往需要进行人脸口罩的分割，分割的结果将会对后续的修复工作产生较大的影响。因此，为了更好地实现分割，通过改进图像分割网络DeepLabv3+，进而提出了一种针对人脸口罩分割的网络模型。将原始DeepLabv3+网络中的主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNetV2，减少模型的参数量，提升模型分割速度；采用密集连接方式将原始空洞空间金字塔池化（Atrous Sp
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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四川省科技厅项目（2021YFG0055）； 人工智能四川省重点实验室项目（2021RYY04）；
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在进行口罩遮挡人脸图像修复时，往往需要进行人脸口罩的分割，分割的结果将会对后续的修复工作产生较大的影响。因此，为了更好地实现分割，通过改进图像分割网络DeepLabv3+，进而提出了一种针对人脸口罩分割的网络模型。将原始DeepLabv3+网络中的主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNetV2，减少模型的参数量，提升模型分割速度；采用密集连接方式将原始空洞空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）模块中的不同特征层进行特征融合，并引入CBAM注意力机制，增强模型特征表达能力。为了使模型能够准确分割出不同形状、大小和颜色的口罩，在损失函数中引入焦点损失（Focal Loss）进行模型训练，以缓解不同类别口罩在训练样本上的不均衡问题。通过在PASCLA VOC公共数据集和自建口罩数据集上进行实验。结果表明，改进后的模型相比基准模型在模型参数、分割时间以及分割精度上取得较好的平衡。
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