编号：A4
大小：68M
环境：Python3.8、OpenCV4.6、Tensorflow2.9、Pycharm2020
简介：今年以来新型冠状病毒在全球肆虐。为了防止疾病传播国家规定出入公共场所必须佩戴口罩。在人流量较大的区域，靠人工检测人们是否佩戴口罩会给检测者带来一定危险。本文利用深度学习技术实现了一个口罩检测系统，当输入静态图片或者动态视频时，能迅速准确识别出人群中哪些人没有佩戴口罩，并加以标记。本系统主要使用深度学习技术，yolov3 目标检测模型来训练计算机对于口罩的检测。该项目分别自己训练和使用迁移学习两种方法。
步骤：
-配置 anaconda 环境
-使用 labelImg 进行图像标注
-使用 yolov3 训练图像（对 voc 数据集进行修改）
-mAP 性能测试
Yolov3 网络架构：
yolov3 框架采用 DenseNet-53
mAP 模型测试：
运行展示
配套文件
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 深度学习之基于Yolov3的口罩检测系统
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