遮罩检测模型 该项目旨在利用openCV和scikit Learn创建一个简单的遮罩检测模型。 方案 在找到图片中的蒙版之前，该程序首先通过openCV级联分类器找到面部。 然后，将裁剪的图像转发到随机森林分类器中。 被标记为蒙版，未蒙版或错误蒙版后，将显示带有标记区域和文字注释的图片。 所有步骤都可以在workflow.ipynb文件中看到。 数据 因为我希望模型能够检测到第三类-错误的蒙版，所以我使用了数据集。 为了在不同的图像上显示结果，我使用了的图片。 有待完成 我计划使用Flask和

マスクの装着を検出する マスク装着の有り，无しを検出する物体検出モデル 学习モデル：yolov5 annotation mask :1200 no-mask :1100 lのリポジトリは，将来の物体検出方法に关するUltralyticsのオープンソース研究を表しており，匿名化。すべてのコードとモデルは开発中のものであり，予告なく変更または削除される场合があります。 GPU Speedは，バッをイズ32のV100 GPUを使用して，5000枚のCOCO val2017画像を平均した画

遮罩检测 使用Jetson Xavier NX的实时遮罩检测项目贡献者：东升，希塔拉·普拉萨德，乔万·赫玛万，张涵 Jetson教程 如果您已经拥有模型并使用PC对其进行了优化，那么本教程将对您有所帮助，这是有关如何在Jetson上部署模型的。 步骤1：在Jetson本地保存文件 由于使用PC优化模型效率更高，因此应首先将最终模型从PC转移到Jetson。 一种推荐的方法是将所有文件上传到Google Cloud，然后您可以在Jetson浏览器中登录Google帐户并将文件下载到Jetson。