人工智能-项目实践-图像识别-基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别 基于 tf.keras 的训练模型 MobileNetV2 搭建一个深度卷积神经网络进行人脸口罩检测识别, 使用 1070Ti 训练 15 个 epoch 准确率达 96%. 环境 Python 3.7 tensorflow 2.2.0 CUDA Version 10.1.243 数据集 数据集全部来自于网络公开数据.

1、自己收集整理的经过剔除的口罩数据集总共4692张，并按照8:2进行划分； 2、戴口罩和不戴口罩的正负样本都有； 3、TXT格式标注文件，可以直接拿过来进行训练； 4、自己训练精度达到91%,满足项目需求；

matlab口zhao识别系统。先进行人脸定位，裁剪人脸，因为口罩是在人脸部位的。人脸定位+颜色定位的方法，带GUI界面。

最新YOLOV5口罩检测数据集，最新YOLOV5口罩检测数据集 (1) 真实口罩人脸识别数据集：从网络爬取样本，经过整理、清洗和标注后，含525人的5千张口罩人脸、9万正常人脸。 (2) 模拟口罩人脸识别数据集： 给公开数据集中的人脸戴上口罩，得到1万人、50万张人脸的模拟口罩人脸数据集。 最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV

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