口罩佩戴检测
最后更新 2020/03/25 22:25
阅读 2293
Faster-RCNN PyTorch
cbj
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答辩的项目Batch大小为1,循环次数为9次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.62。
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国家卫生健康委疾控局近日发布了《预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南》,指南中明确指出口罩是预防呼吸道传染病的重要防线,可以降低新型冠状病毒感染风险。口罩不仅可以防止病人喷射飞沫,降低飞沫量和喷射速度,还可以阻挡含病毒的飞沫核,防止佩戴者吸入。因此在全民抗疫时期,在公共场所佩戴口罩等防护装备已成为防疫常识。
数据集对应的标签数据说明:
每行格式为 x_min, y_min, x_max, y_max, label。其中label为0表示没有佩戴口罩,label为1表示有佩戴口罩。
整个过程使用的网络框架:FasterRCNN,使用ResNet-50-FPN提取分层特征,FPN适用于小物体检测。训练时,使用FasterRCNN_ResNet50_FPN预训练模型;
数据预处理方式:对数据进行归一化处理;
数据增广方式:
获取数据方式:
a,b,c为0-1之间随机的浮点数;
超参数设置:学习率=0.0029 Batch_Size=1 Epoches=9;
优化器:采用SGD(随机梯度下降法)对网络中的参数进行迭代更新;
考虑到数据集特点为无约束场景下的人脸图片,且人脸角度多样,因此对图像进行旋转处理
通过实验,我们还发现当数据增广方式较少时,学习率设置为0.001比较好,但此时模型精度不高;当增加数据增广方式时,学习率设置为0.003左右,模型精度会提升,且学习率为0.0029时,模型精度达到最佳。
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