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口罩检测专用算法说明

口罩检测专用算法简介

在疫情之下,百度飞桨EasyDL技术团队推出口罩检测专用训练算法,口罩检测专用算法融合了人脸检测服务及百度自有采集的数据训练的是否佩戴口罩模型,在多人脸口罩检测的场景上效果更佳。

如何使用口罩检测专用算法

使用EasyDL图像-物体检测新创建模型或者已经创建的模型名称包含“口罩”的模型,在训练模型阶段可以试用【口罩检测专用】算法。立即创建

注意:口罩检测专用算法适用于在多人脸是否佩戴口罩检测的场景下使用,若非该业务场景,仍建议使用通用算法。

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口罩检测专用算法数据要求

口罩检测专用算法在训练数据上,要求数据标签为 mask及unmask,其中mask表示戴口罩、 unmask表示未佩戴口罩。

注意:两个标签在训练数据中需要全部包含,且该算法不支持处理除此以外的其他标签,如果需要处理其他更多标签,建议改选通用算法

如何将已经上传的数据修改标签

以下以原标签为 yes、no 举例,如何修改为 mask、unmask。只需三步:

第一步:在数据集列表点击查看

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第二步:在已标注数据切换为标签维度

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第三步:重名名标签名称并保存

修改标签:

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修改完成:

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如何完成模型部署及使用

选择公有云部署

  • 若业务场景支持联网首选公有云部署,可通过独立Rest API调用模型,集成简单易上手。
  • 具有完善的鉴权、流控等安全机制,GPU集群稳定承载高并发请求
  • 公有云支持通过开通【云服务数据管理】功能,查找云端模型识别错误的数据,纠正结果并将其加入模型迭代的训练集,不断优化模型效果
  • 了解公有云API如何部署及调用

选择本地服务器部署

  • 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持私有API和服务器端SDK两种集成方式
  • 可在内网/无网环境下使用模型,确保数据隐私
  • 目前口罩检测仅支持发布为服务端SDK在本地集成使用,暂不支持私有化API形式在本地内网环境调用
  • 了解如何发布服务端SDK支持本地服务器部署

选择设备端SDK

  • 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算。有效满足业务场景中无法联网、对数据保密性要求较高、响应时延要求更快的需求
  • 口罩检测设备端SDK目前支持Linux、Android、Windows三种操作系统,适配Arm、X86硬件架构,可发布获得linux arm, android arm, windows x86三种设备端SDK
  • 了解如何发布获得设备端SDK并集成在设备端使用