首先用现有的人脸检测算法，直接对图像进行人脸检测，训练好的人脸分类权值文件last_one.h5已放到log文件夹下，然后将检测的每一个人脸，单独切割出来，进行是否戴口罩的二分类。先对图像中的人脸进行标注，包括了戴口罩的，和不带口罩的两个label的目标。佩戴口罩的人脸图片命名标记为mask_1，没有佩戴口罩的人脸图片为nomask_1，然后在数据集准备好之后可以利用train.py文件训练 ，效果与详解可以看bilibili视频：https://www.bilibili.com/video/BV1dZ4y1F7Po/
2021-04-12 19:01:37
492.67MB
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口罩佩戴检测数据集包括两种类别，戴口罩与不带口罩，总共有1165个数据，戴口罩的500多，不带口罩的600多，其中还附带标注好的标签数据，对于想进行检测的朋友可以直接使用，不用再自己费力标注。
2021-03-29 11:30:51
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RetinaFace 实现的同时人脸检测 关键点 口罩检测
1. linux用户打开rcnn/cython/setup.py 121行注释(windows跳过)
2. 进入cython目录 执行python setup.py build_ext --inplace
3. 运行python test.py
注意如果缺少mxnet等类库 自行使用pip安装
2021-03-25 14:13:38
4.09MB
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针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.
2021-03-24 17:50:15
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针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.
2021-03-03 17:53:36
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