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百度开源业内首个口罩人脸识别模型,可甄别未戴口罩人群

来源:www.tuxbandhk.com 点击:1386

人工智能技术正被应用于防疫和控制。本周,随着各企业纷纷复工,假日过后经济开始逐渐复苏,面膜检测项目成为许多社区、大型制造商和中央企业在返工潮中的重要需求。

2月13日,百度免费发布了开源行业第一个面膜脸检测和分类模型。该模型能有效地检测出拥挤区域内所有带或不带面具的人脸,并判断他们是否戴面具。大多数开发人员和企业供应商可以通过自由和开源人工智能模型快速完成软件开发。

绿色方框表示面具佩戴正确,红色方框表示面具未佩戴。

百度表示,在疫情下,在新的皇冠肺炎疫情下,真正需要解决的痛点是企业判断工作区域的员工是否戴口罩,拥挤的出入口交通中心如何识别戴口罩的人脸并测量体温,戴口罩是否也能完成日常的刷牙和打眼。

这次宣布的免费开源自主研发的面膜面部检测和分类模型是基于金字塔盒子的研发,这是百度在2018年ECCV国际顶级计算机视觉大会上发表的一篇论文。它可以在拥挤的公共场所快速识别和标记戴面具的人和不戴面具的人,同时检测巨大的人脸。基于这种预培训模型,开发人员只需要使用少量自己的数据就可以快速完成自己场景的模型开发。

百度R&D工程师介绍,面膜脸检测和分类模型由两个功能单元组成,可以分别完成面膜脸的检测和分类。经过测试,该模型的人脸检测算法是基于骨干网,经过10万次以上的面具人脸数据训练,召回率显着提高30%,准确率达到98%。然而,本发明能够判断人脸是否戴口罩,口罩的判断准确率达到96.5%,满足传统口罩的检测要求。开发者还可以根据自己的场景数据进行二次模型优化,进一步提高模型的准确率和召回率。

该模型对诸如光照、遮罩遮挡、面部表情变化和实际场景中的比例变化等问题具有鲁棒性,并且可以在各种不同的终端、边缘和云设备上实时检测,从而在着陆期间实现真正的实用性。

同时,为了最大限度地方便开发者的应用,百度深度学习平台飞舟通过一个简单易用的预培训模型管理工具,开辟了一个面膜检测模型。它只需要基本的python编程能力,并且可以快速调用。如果有一定的移动应用开发能力,也可以将模型快速部署到移动终端上。此外,飞桨还将提供大量二次开发工具组件和更多与人脸相关的检测算法。以上所有技术和工具都是开源的,免费的。

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