deeplearning-face-mask-detection

Install

$ pip3 install -r requirements.txt

How to Use

環境構築

PCに直接セットアップ

PCに直接インストールする場合はPython、Pipのセットアップをして以下のコマンドでインストールする(GPUを使う場合は別途GPUドライバ、CUDAのセットアップを行う)

pip3 install -r requirements.txt

Docker(GPUが使えるUbuntuのみ)

Docker、およびNvidia Dockerの実行環境を構築したうえで以下のコマンドでイメージのビルドを行う

docker compose build

以下のコマンドでコンテナを立ち上げる

docker compose up

出力に表示されている接続先のURLを確認する

データセットの用意

レポジトリ上にdataディレクトリを用意し、マスクをつけた顔の画像、マスクをつけていない顔の画像のデータセットを用意する

./
├─data
│  ├─without_mask
│  └─with_mask

cabani/MaskedFace-Net - マスクをつけた顔画像のデータセットを取得

Real and Fake Face Detection - マスクをつけていない顔画像のデータセットを取得(Real のデータを使用)

学習

jupyter-notebookを起動し、train_mask_detect.ipynbまたはtrain_mobilenetV2.ipynbを使って学習を行う。

train_mask_detect.ipynbはClassifire10 のチュートリアルのモデルを参考に作成したもの。

train_mobilenetV2.ipynbはMobileNetV2を転移学習させたもの。

モデルの保存先

examples/face_mask_detector.pth - pth 形式のモデル(Pytorch で読み込む用)

examples/face_mask_detector.onnx - onnx 形式のモデル(OpenCV で推論を行う用)

モデルの実行(画像)

python detect_mask.py

モデルの実行(Web カメラ)

python detect_mask_webcam.py