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人脸口罩检测与识别

助力于新型冠状病毒疫情防控

该目录包含由Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件,并根据GPL-3.0许可可免费重新分发。有关更多信息,请访问 https://www.ultralytics.com

描述

https://github.com/ultralytics/yolov3 代码包含PyTorch YOLOv3 推理和训练代码。该代码可在Linux,MacOS和Windows上运行。默认情况下,对 mask_face 数据集进行训练

要求

PPython 3.7或更高版本,pip install -U -r requirements.txt包括以下所有软件包:

  • torch >= 1.4
  • opencv-python
  • Pillow
  • Nvidia Driver >= 440.44

讲解

训练

请自定义数据后开始训练,可以去抓取口罩相关图片 百度搜索戴口罩

开始训练: python3.6 train.py --data data/mask_face.data --weights weights/yolov3-tiny.weights --cfg cfg/yolov3-tiny.cfg --epochs 100

恢复训练: python3 train.py --resume weights/last.pt.

情节训练: from utils import utils; utils.plot_results()

图像增强

datasets.py 将OpenCV驱动的(https://opencv.org/)增强应用于输入图像。我们使用镶嵌数据加载器(如下图所示)来增加训练过程中的图像可变性。

速度

GPU: Nvidia RTX 2080 12G

数据集: (135张图像)

型号: yolov3-tiny.cfg

命令: python3.6 train.py --data data/mask_face.data --weights weights/yolov3-tiny.weights --cfg cfg/yolov3-tiny.cfg --epochs 100

GPU n --batch --accum img/s epoch
time
epoch
cost
-
-

推理

python3.6 detect.py --names data/mask_face.names --cfg cfg/yolov3-tiny.cfg --weights weights/best.pt --source ...
  • 图片: --source file.jpg
  • 视频: --source file.mp4
  • 目录: --source dir/
  • 摄像头: --source 0
  • RTSP流: --source rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa
  • HTTP流: --source http://wmccpinetop.axiscam.net/mjpg/video.mjpg

YOLOv3: python3.6 detect.py --names data/mask_face.names --cfg cfg/yolov3.cfg --weights weights/best.pt

YOLOv3-tiny: python3.6 detect.py --names data/mask_face.names --cfg cfg/yolov3-tiny.cfg --weights weights/best.pt

YOLOv3-SPP: python3.6 detect.py --names data/mask_face.names --cfg cfg/yolov3-spp.cfg --weights weights/best.pt

预训练模型

从以下位置下载: 百度网盘 密码:idra

欢迎继续完善人脸口罩检测 数据集 mask_face 通过 data/scrat.py 抓取百度图片,清洗数据后,labelImg标注数据集 已有数据集位于 data/ 有135张图片


检测效果

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人脸口罩检测与识别-新冠疫情防控

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