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Lai_zq c789a206eb | 1 year ago | |
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.idea | 1 year ago | |
image | 1 year ago | |
output | 1 year ago | |
ppcls | 1 year ago | |
tools | 1 year ago | |
README.md | 1 year ago | |
best_model.pdparams | 1 year ago |
该项目基于 PaddleHub 的 pyramidbox_lite_mobile_mask 人脸检测融合 MobileNetV3 模型对口罩佩戴情况进行训练与测试,旨在能够通过摄像头进行人脸是否佩戴口罩的识别。 该模型对图库中的人识别准确率为 96%,实验结果表明基于该模型能够对单人和多人进行人脸口罩识别工作稳定,识别速度快,应用场景广。
更多ppcls的模型代码可参考飞浆:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
(1)人脸数据集预处理,对图像进行随机裁剪、随机翻转(左右)、自动增强和归一化处理,增强训练集的样本量同时考虑光照干扰对图像的影响;
(2)pyramidbox_lite_mobile_mask人脸检测图像进行人脸特征定位;
(3)搭建MobileNetV3网络模型,对是否佩戴口罩进行特征提取并且分类;
(4)通过调用摄像头和图库中图像进行相似度比较,观察模型识别的效果,考虑其现实应用场景。
通过试验,最终得出模型在测试集上的准确率高达96%。本文提出的轻量化口罩检测网络在检测速度方面提升很大,满足了实时检测的性能要求,同时兼顾了检测精度,通过数据增强处理考虑了现实场景下更加复杂的光照环境,能够避免其他遮挡物对结果的影响,更好地完成口罩佩戴实时检测任务。
姓名 |
职责 |
赖紫晴 |
负责人 |
陈灏婷 |
负责人 |
陈柳村 |
负责人 |
基于PaddleHub的pyramidbox_lite_mobile_mask人脸检测融合MobileNetV3模型对人脸佩戴口罩情况进行识别,实验结果准确率高达96%以上,基于该模型能够对单人和多人进行人脸口罩识别工作稳定,识别速度快,应用场景广。
Python Text
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