YOLOv3口罩检测：滴滴云Notebook轻松实现目标检测

见解分享

2023-10-11 09:41:52

在当前疫情形势下，口罩已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。口罩检测在公共场所、医疗机构等场景有着广泛的应用。本文将介绍如何使用经典的one-stage目标检测网络Yolo v3来实现口罩检测，并提供详细的教程和工程文件下载。

YOLOv3口罩检测概述

YOLOv3口罩检测任务的目标是准确检测图像中的人脸并判断人脸是否佩戴口罩。YOLOv3是一个one-stage目标检测网络，它可以一次性输出目标的类别和位置，无需像two-stage目标检测网络那样先生成候选区域再进行分类和回归。

滴滴云Notebook笔记本服务简介

滴滴云Notebook笔记本服务是一个基于云的交互式开发环境，它集成了CUDA、CuDNN、Python、TensorFlow、PyTorch等多种工具和库，非常适合机器学习和深度学习模型的开发和训练。

准备工作

在开始使用YOLOv3进行口罩检测之前，需要准备以下内容：

滴滴云Notebook笔记本服务账号
YOLOv3模型文件
口罩检测数据集
Python环境

教程

创建一个滴滴云Notebook笔记本服务实例

进入滴滴云Notebook笔记本服务控制台，点击“创建笔记本”按钮，选择一个合适的实例类型和配置，然后点击“创建”按钮。

上传YOLOv3模型文件和口罩检测数据集

将YOLOv3模型文件和口罩检测数据集上传到滴滴云S3存储服务。

导入必要的库

在滴滴云Notebook笔记本服务中，运行以下命令导入必要的库：

import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

加载YOLOv3模型

使用tf.keras.models.load_model()函数加载YOLOv3模型：

model = tf.keras.models.load_model('yolov3.h5')

加载口罩检测数据集

使用cv2.imread()函数加载口罩检测数据集中的图像：

image = cv2.imread('image.jpg')

预处理图像

将图像调整为YOLOv3模型的输入尺寸，并归一化像素值：

image = cv2.resize(image, (416, 416))
image = image / 255.0

预测口罩检测结果

使用YOLOv3模型预测图像中的口罩检测结果：

predictions = model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))

后处理预测结果

解析预测结果，并绘制检测框和标签：

for prediction in predictions:
    class_id = np.argmax(prediction[5:])
    confidence = prediction[4]
    if confidence > 0.5:
        x, y, w, h = prediction[:4]
        left = int((x - w / 2) * 416)
        top = int((y - h / 2) * 416)
        right = int((x + w / 2) * 416)
        bottom = int((y + h / 2) * 416)
        cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(image, f'{class_id + 1}', (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)