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有关新冠研究的深度学习应用呈现显著增长,这在一定程度上得益于普遍传播且易于获取的公开数据集。
世卫组织/蒙特利尔大学的胸部 X 射线数据集(https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset?files=1)
白宫文章和文件数据集(https://pages.semanticscholar.org/coronavirus-research)
研究论文数据集(https://connect.biorxiv.org/relate/content/181)
新冠跟踪数据集(https://github.com/ThisIsIsaac/COVID-19_Korea_Dataset)
我希望借助深度学习检测出戴口罩的人。可以设想如下应用场景:我们想确保外来访客在进入要求佩戴口罩的场所之前已经戴上口罩。
我将简单介绍开发流程,重点说明以下步骤:自动标注图像、比较训练算法,以及生成代码以加速推断。详细代码参见MATLAB源码解析【图像处理】COVID-19 防疫应用口罩检测
对整个训练图像进行标注会耗费大量时间。我们能否将口罩标注过程半自动化?方法如下。我们知道,可以使用经过预训练的人脸检测器,以较为理想的准确度检测人脸(您可以在 FileEx
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