YOLOv3_mask:YOLOv3实现口罩检测

时间:2024-03-06 11:41:08
【文件属性】:

文件名称:YOLOv3_mask:YOLOv3实现口罩检测

文件大小:9.13MB

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更新时间:2024-03-06 11:41:08

Python

YOLOv3_breath_mask 基于YOLOV3的口罩可以检测到2020年新型冠状病毒,针对公共场所检测人员是否放置口罩,故用YOLOV3完成一个人体口罩替代检测。 效果展示 环境 的Python: 3.7.4 Tensorflow-GPU 1.14.0 Keras: 2.2.4 最好用性能强的螺丝训练,不然会很慢,而且可能会跑停 数据集 [口罩检测数据集]需要准备已经标注好的口罩数据集.jpg与.xml对应breath_anchors.txt中是先验框对应的大小breath_classes.tst中是放置对应数据集的类别 训练 准备数据集 按照VOC数据集的格式来准备数据集,以及图片以及xml标签 VOCdevkit -VOC2007 ├─ImageSets # 存放数据集列表文件,由voc2yolo3.py文件生成 ├─Annotations # 存放图片标


【文件预览】:
YOLOv3_mask-master
----convert.py(10KB)
----font()
--------simhei.ttf(9.3MB)
----nets()
--------yolo3.py(8KB)
--------darknet53.py(2KB)
--------__pycache__()
--------loss.py(8KB)
----model_data()
--------yolo_anchors.txt(75B)
--------breath_classes.txt(11B)
--------breath_anchors.txt(73B)
--------coco_classes.txt(455B)
--------voc_classes.txt(134B)
----yolo.py(12KB)
----create_testlist.py(787B)
----kmeans()
--------kmeans_v2.py(3KB)
--------yolo_anchors.txt(75B)
--------example.py(2KB)
--------kmeans.py(3KB)
--------__pycache__()
----2007_val.txt(277B)
----utils()
--------data_proc.py(714B)
--------rename.py(203B)
--------utils.py(3KB)
--------__pycache__()
----predict_imgs.py(908B)
----README.md(2KB)
----.idea()
--------.gitignore(47B)
--------misc.xml(539B)
--------yolo3-keras-master.iml(465B)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(288B)
----__pycache__()
--------yolo.cpython-37.pyc(7KB)
----yolov3_summary.py(267B)
----VOCdevkit()
--------VOC2007()
----sub.csv(0B)
----yolov3.cfg(8KB)
----voc_annotation.py(1KB)
----predic_video.py(366B)
----img()
--------4.jpg(45KB)
--------test3.jpg(323KB)
--------test2.jpg(40KB)
--------12.jpg(438KB)
--------test4.jpg(1.22MB)
--------111.jpg(60KB)
--------test1.jpg(11KB)
--------3.jpg(87KB)
--------6.jpg(813KB)
--------1.jpg(40KB)
--------7.jpg(909KB)
--------4_output.jpg(68KB)
--------2.jpg(53KB)
--------8.jpg(100KB)
--------5.jpg(106KB)
----2007_train.txt(25KB)
----predict_img.py(383B)
----train.py(10KB)

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