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基于TensorFlow和SDD的Python人脸口罩识别系统（深度学习），包含网页Demo、完整源码、预训练模型、视频演示及图像数据集

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简介：
本项目开发了一个基于TensorFlow和SDD的人脸口罩识别系统，提供Python代码、预训练模型、网页演示、视频展示及数据集。 该项目采用Tensorflow环境，并基于SSD算法实现对图片及视频中人脸是否佩戴口罩的检测功能。项目运行需要Python环境与Anaconda环境支持。 项目分为三个模块：数据预处理、模型构建以及算法实现，其中模型推理部分包括生成所有anchor（锚点）、根据这些anchors解码网络输出值和应用NMS（非极大值抑制）等步骤。该模型的应用主要涉及两方面：一是识别图片中的人脸；二是检测视频流中出现的人脸。 在准确率评估上，对于戴口罩人脸的识别率达到接近92%，能够有效识别绝大多数佩戴口罩的情况。

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  • 基于TensorFlow和SDD的Python人脸口罩识别系统（深度学习），包含网页Demo、完整源码、预训练模型、视频演示及图像数据集
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    本项目开发了一个基于TensorFlow和SDD的人脸口罩识别系统，提供Python代码、预训练模型、网页演示、视频展示及数据集。 该项目采用Tensorflow环境，并基于SSD算法实现对图片及视频中人脸是否佩戴口罩的检测功能。项目运行需要Python环境与Anaconda环境支持。 项目分为三个模块：数据预处理、模型构建以及算法实现，其中模型推理部分包括生成所有anchor（锚点）、根据这些anchors解码网络输出值和应用NMS（非极大值抑制）等步骤。该模型的应用主要涉及两方面：一是识别图片中的人脸；二是检测视频流中出现的人脸。 在准确率评估上，对于戴口罩人脸的识别率达到接近92%，能够有效识别绝大多数佩戴口罩的情况。
     
  • 基于TensorFlow、VGG和DBN的本地化批量图像识别系统（深度学习+Python），包含完整工程源码、视频演示及图片数据集
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    本项目基于TensorFlow框架，采用VGG网络结构与DBN模型，构建了高效的本地化批量图像识别系统。附带完整Python代码、操作视频和训练用图库，助力深度学习研究与应用实践。 该项目基于VGGNet和深度置信网络（DBN）构建了本地化图像识别系统，并实现了多样化应用场景的标签生成功能。 项目运行环境包括Python 3.6、TensorFlow、wxPython 和 PIL 等库的支持。整个项目由四个模块构成：数据预处理模块，模型简化与优化模块，用户界面设计模块以及翻译调用模块。选取了ImageNet数据库中的一部分作为训练集，涵盖动物、植物、生活用品、建筑和交通工具等类别。测试集中图片来自百度图库，并随机选择不同类型、不同大小及文件类型的图像以评估模型的泛化能力。 项目采用简化版VGG16架构，该模型包含13个卷积池化层以及全连接层，总参数量约为500Mb。通过使用多种类型和尺寸的图片进行测试后发现，系统能够准确地完成图像识别并生成相应的标签输出。
     
  • 基于TensorFlow、VGG和DBN的本地化批量图像识别系统（深度学习+Python），包含完整工程源码、视频演示及图片数据集
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    本项目采用TensorFlow框架，结合VGG与DBN模型，构建了高效准确的局部批量图像识别系统。提供详尽代码、操作视频和测试数据集，助力深入理解和应用深度学习技术于Python环境。 本项目基于VGGNet与深度置信网络（DBN）构建了图像识别系统，并对本地化图像进行标签标注，实现了多种应用场景。 该项目运行于Python 3.6、TensorFlow、wxPython及PIL环境之上。整个项目分为四个模块：数据预处理、模型简化处理、用户界面设计以及翻译模块调用。训练集选取自ImageNet的一部分，涵盖动物、植物、生活用品、建筑和交通工具等类别；测试集则主要从百度图库随机抽取不同类型的图片，以评估模型的泛化能力。 在简化VGG16模型的基础上构建了项目的核心识别算法，该模型包含13个卷积池化层及全连接层，参数总量约为500Mb。通过使用不同类型、尺寸各异的图像进行测试后发现，系统能够准确地完成图像识别并输出相应的标签信息。 综上所述，本项目成功实现了基于VGGNet和DBN技术的图像分类与标注功能，并展示了良好的性能表现。
     
  • 基于深度学习的口罩识别系统源码及训练模型.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习技术的口罩识别系统的完整代码和预训练模型。通过使用先进的人脸检测与分类算法，该系统能够高效准确地判断图像中人脸是否佩戴口罩，适用于疫情防控、公共安全监控等多种场景。 基于深度学习的口罩识别检测系统源码在yolov5目录下执行以下代码：`python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt`，执行完毕之后将会输出相关信息，并且可以在runs目录下找到检测后的结果。 按照官方给出的指令，该检测代码功能强大，支持对多种图像和视频流进行检测。具体的使用方法如下： - `python detect.py --source 0`：用于摄像头输入 - `python detect.py file.jpg`：用于图片文件输入 - `python detect.py file.mp4`：用于视频文件输入 - `python detect.py path/`：用于目录下的所有图像进行检测 - `python detect.py path/*.jpg`：用于指定格式的图像批量处理
     
  • 人脸口罩识别的深度学习数据集
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    本数据集专为基于深度学习的人脸及口罩识别研究而设计，包含大量标注图像，旨在提升在不同场景下人脸识别与口罩检测算法的准确性。 人脸口罩数据集包含了大量关于人们佩戴口罩的面部图像，适用于训练机器学习模型识别戴口罩的人脸。这些数据可以帮助开发者改进人脸识别技术，在疫情期间尤其重要。
     
  • 基于卷积神经网络的深度学习人脸面部表情识别项目源码及数据集+预训练模型.zip
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    本资源包提供基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目全套代码、数据集和预训练模型，助力研究与应用开发。 使用PyTorch实现基于深度学习卷积神经网络的面部表情识别项目具有以下特点：1. 灵活性：由于PyTorch是一个动态图框架，在运行过程中可以构建并调整计算图，这使得开发者能够更灵活地定义和修改卷积神经网络模型以适应不同的任务。2. 强大的深度学习库支持：该平台提供了多种预训练模型、损失函数及优化器等资源，帮助快速搭建和训练面部表情识别系统，并提升开发效率。3. 数据增强功能：为了提高模型的泛化能力，在有限的数据集上进行有效扩充是非常必要的。PyTorch内置了如随机裁剪、旋转和平移等多种数据增强技术，通过这些变换手段可以增加训练样本的数量与多样性。4. 可视化工具支持：借助TensorBoardX和Visdom等可视化软件，开发者能够实时监控模型的训练状态（例如损失函数的变化及准确率），这有助于更好地理解并调试模型。 项目的实现步骤如下： 1. 数据准备阶段，需要收集包含各种表情的面部图像，并对其进行预处理工作，比如通过数据增强等方式扩充原始样本库。然后将整个集合按照一定比例分为训练集和测试集。
     
  • YOLOv5人脸口罩检测代码及预训练模型+QT界面+含8000条标注数据的人脸口罩数据集
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    本项目提供基于YOLOv5的人脸口罩检测系统，包括源代码、预训练模型和一个包含8000条标注记录的数据集，并集成QT图形界面。 YOLOv5人脸口罩检测项目包括代码、训练好的模型以及PyQt界面。该项目包含两个精度达90%以上的预训练模型，并附有各种训练曲线图及8000多张标注数据集，标签格式为VOC和YOLO，类别名称分别为face（人脸）与face_mask（佩戴口罩的人脸）。此外，项目中的qt界面支持图片、视频检测以及调用摄像头进行实时监测。该项目基于PyTorch框架，并使用Python编写代码。
     
  • 基于OpenCV和机器学习的摄像头实时数字识别（含完整代码、数据集及预训练模型）
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    本项目利用OpenCV与机器学习技术实现实时摄像头图像中的数字自动识别。包含源代码、训练数据及预训练模型，便于快速上手实验与二次开发。 基于OpenCV与机器学习的摄像头实时识别数字项目包含完整代码、数据集及训练好的模型。该项目具有高达95%的识别准确率，并且代码注释详尽，易于理解，可以直接运行使用，无需任何门槛。
     
  • 基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及数据集和预训练模型.zip
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    本资源提供基于深度学习CNN算法和PyTorch框架进行遥感图像滑坡识别的完整代码、相关数据集以及预训练模型，适用于科研与教学。 基于深度学习CNN网络与PyTorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目源码、数据集及训练好的模型压缩包是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计作品，主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计实践。该项目包含了所有必要的代码和资源，并且已经过严格调试以确保能够顺利运行。 此项目旨在帮助正在完成毕业设计的学生以及寻求实战经验的学习者提供一个完整的工作实例，同时也非常适合用作课程作业或者期末大项目的参考案例。
     
  • 戴口罩人脸识别项目，包含深度学习期末作业、源代码、文档及数据集
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    本项目为深度学习课程期末作业，专注于开发戴口罩情况下的人脸识别技术。内容包括详细文档、源代码和特定数据集，致力于提升面部识别准确度与实用性。 深度学习期末大作业：戴口罩人脸识别项目包含源代码、文档说明、模型及数据集。该项目是个人课程设计的成果，所有内容均经过测试并成功运行后上传。答辩评审平均分达到较高水平。 如有疑问或需要进一步指导，请私聊联系，可提供远程教学支持。