yolov4实现口罩佩戴检测，在验证集上做到了0.954的mAP

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机器学习AI算法工程   公众号：datayx

基于yolov4实现口罩佩戴检测，在验证集上做到了0.954的mAP。

环境要求

keras==2.1.6

tensorflow-gpu==1.10.0

代码，模型文件，数据集 获取方式：

关注微信公众号 datayx  然后回复 口罩 即可获取。

训练

1. 需要下载yolo_weights.h5到model_data文件夹下。

2. 下载数据集。

3. 通过VOCdevkit/split.py将数据集的图片和标注分开放到两个文件夹，然后将划分好的数据移动到VOC2007文件夹下。

4. 运行VOCdevkit/VOC2007/voc2yolo4.py生成数据的索引文件。

5. 运行voc_annotation.py生成训练文件（默认为2007_voc.txt）。

6. 运行train.py。单张2080ti耗时约20h。

预测

要检测图片需要有一个模型权重文件，然后直接运行predict.py，只需要输入图片路径即可实现对图片的检测。

要获取模型权重文件有两种方法，一个是跑一遍训练过程，另一个是直接下载我训练好的模型权重。

效果展示

机器学习算法AI大数据技术

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