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开源软件名称:FaceMaskDetection开源软件地址:https://gitee.com/mirrors/FaceMaskDetection开源软件介绍:FaceMaskDetectionEnglish Version | 中文版 [updates]人脸口罩检测,现开源所有主流框架模型和推理代码,支持的框架如下:
检测人脸并判断是否佩戴了口罩, 并开源近8000张人脸口罩标注数据 Detect faces and determine whether they are wearing mask. 首先,祝愿我国和世界各国早日战胜新冠肺炎疫情,武汉加油!中国加油!
关于本项目的介绍,请参考以下三篇我们公众号的文章 我们也使用TensorFlow.js部署了一个网页版,大家可以点击下面链接访问欢迎大家点击链接在线体验 模型结构我们在本项目中使用了SSD类型的架构,为了让模型可以实时的跑在浏览器以及终端设备上,我们将模型设计的非常小,只有101.5万个参数。模型结构在本文附录部分。 本模型输入大小为260x260,主干网络只有8个卷积层,加上定位和分类层,一共只有24层(每层的通道数目基本都是32\64\128),所以模型特别小,只有101.5万参数。模型对于普通人脸基本都能检测出来,但是对于小人脸,检测效果肯定不如大模型。具体效果,大家可以点击以下链接,访问我们的网站在线体验效果。aizoo.com跑在您浏览器的口罩检测模型 网页使用了Tensorflow.js库,所以模型是完全运行在您浏览器里面的。运行速度的快慢,取决于您电脑配置的高低。 模型在五个卷积层上接出来了定位分类层,其大小和anchor设置信息如下表.
运行方法opencvpython opencv_dnn_infer.py --img-path /path/to/your/img paddleon image: python paddle_infer.py --img-path /path/to/your/img pytorch如果您要运行图片: python pytorch_infer.py --img-path /path/to/your/img 如果您要在视频上跑,只需要: python pytorch_infer.py --img-mode 0 --video-path /path/to/video # 如果要打开本地摄像头, video_path填写0就可以了,如下python pytorch_infer.py --img-mode 0 --video-path 0 TensorFlow/Keras/MXNet/Caffe另外四大框架运行方法基本类似,只不过将 python tensorflow_infer.py --img-path /path/to/your/img 注意,对于caffe的推理,我们使用了permute层,所以需要使用caffe-ssd,也就是SSD作者开源的caffe版本,官方版本的caffe并不包含permute层。您也可以使用opencv的dnn模块来加载模型推理,opencv支持permute层。 不过如果您需要可以在官方版本的caffe上可以运行的模型,也可以联系我们修改模型,实现不需要permute层的模型。 附录问题反馈与交流欢迎AI圈和科技圈的朋友关注我们的公众号,这是我们分享AI技术和资讯的地方。我们要做的事情是搭建开发者和AI算法和产品需求方的一个桥梁,欢迎有AI算法需求的朋友关注我们,也欢迎有熟练算法和开发经验的工程师添加我们,与我们交流。 如果你有任何问题,欢迎关注我们的公众号,通过后台给我留言,或者添加作者元峰的微信AIZOOTech与我联系 ,我会将您拉入AIZOO技术交流群。我们的技术交流群二维码,欢迎算法开发者和需求方进群交流,请输入备注,例如 ** 扫描元峰的微信号,邀请您入群。** 模型结构图为了可视化方便,我们省略了BN层,如果您要查看完整模型,可以查看 测试集PR曲线因为WIDER face是一个任务比较复杂的数据集,我们的模型又设计的非常小,所以对于人脸的PR曲线并不是那么性感。这点可以通过设计大模型来提升对于小人脸的检测效果,如果您有需求,欢迎通过上述二维码联系我们。 因为WIDER face是一个任务比较复杂的数据集,我们的模型又设计的非常小,所以对于人脸的PR曲线并不是那么性感。这点可以通过设计大模型来提升对于小人脸的检测效果,如果您有需求,欢迎通过上述二维码联系我们。 我们的网页长这样欢迎大家点击链接在线体验 |
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