提高防护面罩检测中的图像识别准确性与速度是一个多方面的任务，涉及到数据准备、模型选择、训练过程优化等多个环节。以下是一些详细的建议：

数据准备

数据质量直接影响模型的性能。确保数据集的多样性和质量是提高识别准确性的基础。

• 数据收集：收集多样化的图像数据，包括不同光照条件、角度、面罩类型和人群。
• 数据标注：确保数据标注的准确性和一致性。可以使用工具如LabelImg进行标注。
• 数据增强：通过旋转、缩放、翻转等方式进行数据增强，以增加模型的鲁棒性。

模型选择

选择合适的模型架构是提高识别速度和准确性的关键。

• 轻量级模型：选择如MobileNet、EfficientNet等轻量级模型，以提高推理速度。
• 预训练模型：使用在大规模数据集上预训练的模型进行微调，可以加速训练过程并提高准确性。

训练过程优化

优化训练过程可以显著提高模型的性能。

• 超参数调优：调整学习率、批量大小等超参数，以获得最佳的训练效果。
• 正则化技术：使用Dropout、L2正则化等技术防止过拟合。
• 早停法：监控验证集的性能，适时停止训练以防止过拟合。

推理优化

在部署阶段，优化推理过程可以提高速度。

• 模型量化：通过量化技术减少模型大小，提高推理速度。
• 硬件加速：利用GPU、TPU等硬件加速推理过程。

通过以上方法，可以有效提高防护面罩检测中的图像识别准确性与速度。