老板说搞下有没有戴口罩的人脸识别...

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复工了！复工了！

左手：最强摸鱼神器：开着IDEA看股票，看小说...

右手：妈妈再也不担心我不喝水插件

原以为可以开开心心的上班咯！现实总是残酷的，第一天老板就给了一个任务：能否搞个智能识别的东东放前台，谁没带口罩就提醒，这样前台妹妹可以省力点。

说实话，要不是为了前台MM，真不想干！

人脸识别感觉还好，现在那么多开源项目，带没带口罩怎么做啊？完全没头绪啊。

好在TJ的搜索能力太强，度娘、谷歌、必应一通乱搜发现了一个牛逼的开源项目。用现成的来搞，这周摸鱼就有希望了！

目前TJ已经完成任务，所以分享下这个开源项目给大家：

项目名称：FaceMaskDetection

项目地址：https://github.com/AIZOOTech/FaceMaskDetection

模型结构

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.

如何使用

pytorch

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


TensorFlow/Keras/MXNet/Caffe

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

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大家好，我是TJ

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