Face Mask Detection:该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于使用SSD创建深度学习模型并检查准确性和验证分数 源码
面膜检测 该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于创建深度学习模型,并检查准确性和验证分数。 什么是SSD? ![SSD架构]( ) SSD代表Single Shot Multibox Detector。 它是一种用于使用单个深度神经网络检测图像中对象的技术。 基本上,它用于图像中的对象检测。 通过使用VGG-16体系结构的基本体系结构,SSD能够在速度和准确性方面胜过YOLO和Faster R-CNN等其他对象检测器。 下图给出了SSD的体系结构。 从头开始训练SSD模型将需要大量数据,因此这里我在OpenCV中使用Caffe Face Detector Model。 这个经过预训练的模型是OpenCV库的一部分(从3.3版开始)。 为了方便使用,已将其上传。 数据标签计数 下面的可视化图告诉我们,蒙版图像数>非蒙版图像数,所以这是一个不平衡的数据集。 但是,由于
文件列表
Face-Mask-Detection-main.zip
(预估有个5文件)
Face-Mask-Detection-main
Face Mask Detection.ipynb
51KB
caffe-face-detector-opencv-pretrained-model
weights.caffemodel
10.17MB
architecture.txt
27KB
README.md
2KB
Label Count.png
5KB
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