yolov4實(shí)現(xiàn)口罩佩戴檢測，在驗(yàn)證集上做到了0.954的mAP

向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個號??????

機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法工程?? 公眾號：datayx

基于yolov4實(shí)現(xiàn)口罩佩戴檢測，在驗(yàn)證集上做到了0.954的mAP。

環(huán)境要求

keras==2.1.6

tensorflow-gpu==1.10.0

代碼，模型文件，數(shù)據(jù)集?獲取方式：

關(guān)注微信公眾號 datayx ?然后回復(fù)?口罩?即可獲取。

訓(xùn)練

1. 需要下載yolo_weights.h5到model_data文件夾下。

2. 下載數(shù)據(jù)集。

3. 通過VOCdevkit/split.py將數(shù)據(jù)集的圖片和標(biāo)注分開放到兩個文件夾，然后將劃分好的數(shù)據(jù)移動到VOC2007文件夾下。

4. 運(yùn)行VOCdevkit/VOC2007/voc2yolo4.py生成數(shù)據(jù)的索引文件。

5. 運(yùn)行voc_annotation.py生成訓(xùn)練文件（默認(rèn)為2007_voc.txt）。

6. 運(yùn)行train.py。單張2080ti耗時約20h。

預(yù)測

要檢測圖片需要有一個模型權(quán)重文件，然后直接運(yùn)行predict.py，只需要輸入圖片路徑即可實(shí)現(xiàn)對圖片的檢測。

要獲取模型權(quán)重文件有兩種方法，一個是跑一遍訓(xùn)練過程，另一個是直接下載我訓(xùn)練好的模型權(quán)重。

效果展示

機(jī)器學(xué)習(xí)算法AI大數(shù)據(jù)技術(shù)

?搜索公眾號添加：?datanlp

長按圖片，識別二維碼

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