人体口罩佩戴检测实战
发布日期:2021-06-29 15:32:16
浏览次数:4
分类:技术文章
本文共 851 字,大约阅读时间需要 2 分钟。
基于yolov3的人体口罩佩戴检测
由于2020年新型冠状病毒,针对公共场合检测人员是否佩戴口罩,故用YOLOV3完成一个人体口罩佩戴检测。
效果展示
环境
工欲善其事必先利其器
- Python: 3.7.4
- Tensorflow-GPU 1.14.0
- Keras: 2.2.4
数据集
口罩检测数据集,从互联网上搜集的数据集,大概1k多张图片。
训练
准备数据集
按照VOC数据集的格式来准备数据集,及图片以及xml标签
VOCdevkit -VOC2007 ├─ImageSets # 存放数据集列表文件,由voc2yolo3.py文件生成 ├─Annotations # 存放数据集中图片文件 ├─JPEGImages # 存放图片标签,xml 格式 └─voc2yolo3.py # 用来生成数据集列表文件
将你准备的数据集文件放入JPEGImages以及ImageSets文件中,然后运行python voc2yolo3.py
来生成ImageSets中的数据列表文件
生成YOLOV3所需数据
在根目录下,运行 python voc_annotation.py
,程序将在根目录下生成用于训练所需的数据列表。
YOLOv3训练
训练步骤
-
1.下载yolov3的权重文件
-
2.执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件。
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
-
3.在根目录下,运行
train.py
进行训练。可以根据情况修改train.py
中的参数。
测试
-
1.单张图片测试,需修改yolo.py文件中模型的位置,替换成你训练好的模型。然后在根目录下,运行
python predict_img.py
进行测试。 -
2.自己电脑摄像头实时检测,在根目录下运行
python predict_video.py
Github链接
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