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百度飞桨开源业内首个口罩人脸检测及分类模型

时间:2020-02-20 19:28来源:南阳日报数字版 作者:张中科 点击:
抗击疫情,众志成城,人工智能技术正被应用到疫情防控中来。 2 月 13 日,百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴
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抗击疫情,众志成城,人工智能技术正被应用到疫情防控中来。

2 月 13 日,百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸,同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨 PaddleHub 开源出来,广大开发者用几行代码即可快速上手,免费调用。

随着本周各企业相继复工,节后经济开始逐渐恢复,人脸口罩检测方案成为返工潮中众多社区、大型厂商、央企的重要需求。如判断工区员工是否佩戴口罩、人流密集的关口运输中心如何识别戴口罩的人脸并测温、佩戴口罩是否也能完成日常刷脸打卡等等……都是新冠肺炎疫情下需要解决的真实痛点。

疫情防控刻不容缓,百度此前已有多项 AI 举措助力疫情防控。此次宣布免费开源的自研口罩人脸检测及分类模型,是基于 2018 年百度收录于国际顶级计算机视觉会议 ECCV 的论文 PyramidBox 研发,可以在人流密集的公共场景检测海量人脸的同时,将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸快速识别标注。基于此预训练模型,开发者仅需使用少量自有数据,便可快速完成自有场景的模型开发。

百度研发工程师介绍,口罩人脸检测及分类模型,由两个功能单元组成,可以分别完成口罩人脸的检测和口罩人脸的分类。经测试,模型的人脸检测算法基于 faceboxes 的主干网络加入了超过 10 万张口罩人脸数据训练,可在准确率 98% 的情况下,召回率显著提升 30%。而人脸口罩判断模型可实现对人脸是否佩戴口罩的判定,口罩判别准确率达到 96.5%,满足常规口罩检测需求。开发者基于自有场景数据还可进行二次模型优化,可进一步提升模型准确率和召回率。

如此高的准确率的背后是大量数据训练的结果,新模型采用了超过十万张图片的训练数据,确保样本量足够且有效。另一方面,人脸检测模型基于百度自研的冠军算法,整个研发过程都是基于百度开源的飞桨深度学习平台,能够进行高效、便捷的模型开发、训练、部署。

在线演示效果:绿色边界框为戴口罩人脸、红色边界框为不戴口罩人脸。感兴趣的开发者可自己上传图片测试模型的效果。

(责任编辑:南阳新闻网)
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