MATLAB应用实战系列(七十七)-【图像处理】COVID-19 防疫应用口罩检测

本文介绍了使用MATLAB进行COVID-19防疫应用的口罩检测,包括自动标注图像、比较训练算法(如YOLO v2和SSD)以及生成加速推断的代码。通过预训练的人脸检测器和数据集,实现了口罩位置的自动标注,并探讨了不同检测器的性能和实时推断的优化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

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

口罩检测

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MATLA

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