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大家好#xff0c;我是极智视界#xff0c;本文来介绍 实战 Pytorch 戴口罩检测项目。
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大家好我是极智视界本文来介绍 实战 Pytorch 戴口罩检测项目。
本文介绍的 实战 Pytorch 戴口罩检测项目提供完整的可以一键执行的项目工程源码获取方式有两个 (1) 本文工程项目资源下载链接https://download.csdn.net/download/weixin_42405819/88652943 (2) 【推荐】加入我的知识星球「极智视界」星球内有超多好玩的项目实战源码下载链接https://t.zsxq.com/0aiNxERDq 这个项目分享是上一篇《实战 OpenCV 戴口罩检测》的续篇也是承诺的提供 基于 OpenCV、基于 pytorch、提供 tensorflow、基于 tensorflow、基于 paddle、基于 caffe、基于 mxnet、基于 keras 版本 系列中的其中之一其他版本敬请期待。
这个项目使用深度学习框架 Pytorch 来进行戴口罩的检测说实话这篇的检测效果要比上一篇基于 OpenCV 的检测效果要好不少。项目提供完整的代码包括推理代码、一键执行脚本、pytorch 模型权重、pytorch 三方依赖库、待检测的图片、检测后的效果图等。在拿到项目代码后进行开发环境的配置老习惯用 Anaconda3 管理 py 环境如下
# 安装Anaconda3的过程略过
# 采用conda来进行py环境的管理
conda create -n facemaskdet_py37.pytorch python3.7# 激活py环境
conda activate facemaskdet_py37.pytorch# 进入到项目目录
cd facemaskdet.pytorch# 只需要一键执行 run_demo.sh 就能帮你装依赖和推理了
bash run_demo.sh # 或 ./run_demo.sh
其中 run_demo.sh 的内容如下
#!/bin/bashpip install -r requirement.txtpython facemaskdet_pytorch.py --conf_thresh 0.4 \--iou_thresh 0.2 \--img-path img/005.jpg
脚本配置了可以通过外参 --img-path 来传递待检测图片比如这里的待检测图片为 img/005.jpg。另外可控的参数还包括置信度阈值和 iou 阈值可以通过外参 --conf_thresh 来设置置信度阈值通过外参 --iou_thresh 来设置 iou 阈值。
下面展示了一些检测效果图 可以看到检测的效果是非常 炸裂 的单从效果上来说应该已经达到工业化落地的水平。 好了以上分享了 实战Pytorch戴口罩检测并提供完整的项目源码。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。 【极智视界】
《极智项目 | 实战Pytorch戴口罩检测》
