README.md

Mask checker dataset

Intro

2020년 제14회 공개SW 개발자 대회를 위해 제작되었습니다.

개발 기간: 2020.07.16 ~ 2020.09.03

MaskChecker 앱에 사용할 데이터셋과 모델를 위한 저장소입니다.

Architecture

이미지 데이터를 numpy를 사용해 전처리 후 데이터 셋으로 변환합니다. 데이터 셋을 사용해 MobileNetV2을 생성하고 모델을 저장합니다. 저장된 모델을 Tensorflow Lite의 tflite 모델 파일로 변환하여 안드로이드 기기에 탑재하여 사용합니다.

Performance

Accuracy : About 99.3%

Data Source

• https://www.kaggle.com/wobotintelligence/face-mask-detection-dataset/data?select=train.csv
• https://www.kaggle.com/atulanandjha/lfwpeople?select=lfw-funneled.tgz
• https://public.roboflow.ai/object-detection/mask-wearing
• https://www.pyimagesearch.com/2020/05/04/covid-19-face-mask-detector-with-opencv-keras-tensorflow-and-deep-learning/

Using Models

• MobileNetV2

Required Version

• Python 3.7
• Tensorflow 2.2.0: https://github.com/tensorflow/tensorflow
• Keras 2.4.3: https://github.com/keras-team/keras
• scikit-learn 0.23.2: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
• numpy 1.19.0: https://github.com/numpy/numpy
• dlib: https://github.com/davisking/dlib
• opencv-python 4.3.0.36: https://github.com/skvark/opencv-python

Contents

• image
  • 전처리 전 이미지 모음
  • mask : 마스크 이미지 모음
  • no_mask : 얼굴 이미지 모음
  • validation : 검증용 이미지 모음
• source
  • 소스 코드 모음
  • dataset : 이미지 데이터셋
  • learning : 모델 학습 소스 코드 모음
    • models : 학습이 완료된 모델
  • preprocessing : 전처리 소스 코드 모음

Manual

• 사용 순서

  • mask_image_set -> MobileNet -> TFLite_convert

• 주의 사항

  • 미리 만들어진 모델 및 데이터 셋은 압축되어 있으므로 해제하고 사용해야 함
  • 소스 코드 상단에 저장 및 불러오는 데이터에 대한 경로를 설정할 수 있음

• mask_image_set.py

  • 이미지를 이미지 데이터셋으로 변한

• MobileNet.py

  • 이미지 데이터셋을 사용해 MobileNetV2 모델을 생성

• TFLite_convert.py

  • MobileNetV2 모델을 tflite 모델 파일로 변환

Q&A

Onegold11 : ujini1129@gmail.com

yang20202 : yang202@ajou.ac.kr