- PyTorch
- TensorFlow(包含tflite模型和pb模型)
- Keras
- MXNet
- Caffe
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!**加油!
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我们开源了人脸口罩检测的所有主流框架(PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet和caffe)的相应模型(使用keras训练的模型,并转换得到的其他框架模型),并提供了所有五大框架的的推理代码。所有模型都在
models
文件夹下。 -
开源了标注的7959张人脸标注图片,数据集来自于WIDER Face和MAFA数据集, 我们重新修改了标注并进行了校验(主要是 MAFA和WIDER Face的人脸位置定义不一样,所以我们进行了修改标注)并将其开源出来。(有需要的朋友,敬请关注我们新建的公众号AIZOO(本文末也有二维码,可以扫描关注),回复口罩数据集就可以了。公众号刚开,恳请大家帮忙关注和扩散一下~)
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.
卷积层 | 特征图大小 | anchor大小 | anchor宽高比(aspect ratio) |
---|---|---|---|
第一层 | 33x33 | 0.04,0.056 | 1,0.62,0.42 |
第二层 | 17x17 | 0.08,0.11 | 1,0.62,0.42 |
第三层 | 9x9 | 0.16,0.22 | 1,0.62,0.42 |
第四层 | 5x5 | 0.32,0.45 | 1,0.62,0.42 |
第五层 | 3x3 | 0.64,0.72 | 1,0.62,0.42 |
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
另外四大框架运行方法基本类似,只不过将pytorch_infer.py
中pytorch
的换成对应框架名字即可即可
,以TensorFlow
为例:
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。
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或者张三丰-腾讯-图像分割
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img
文件夹的face_mask_detection.hdf5.png
图片
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。
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