基于pytorch搭建CNN对人像是否戴口罩进行检测分类详细教程

项目介绍

我们将使用 CNN （卷积神经网络）和机器学习分类器创建一个检测一个人是否戴着口罩的分类器。它将检测一个人是否戴着口罩。

我们将从头开始学习，我将对每一步进行解释。我需要你对机器学习和数据科学有基本的了解。我已经在本地 Windows 10 机器上实现了它，如果你愿意，你也可以在 Google Colab 上实现它。

卷积神经网络是一种人工神经网络，旨在处理像素数据。它们经常用于图像处理和图像识别。

首先，我们将输入大小为 224×224 像素的 RGB 图像。然后这些图像将进入一个 CNN 模型，从中提取 128 个相关的特征向量。然后我们将使用这些特征向量来训练我们的各种机器学习分类器，如逻辑回归、随机森林等，以分类该图像中的人是否戴着口罩。你可以参考下图以获得更好的理解。

导入必要的库：

我们将导入此项目所需的所有必要库。

我们将使用 Numpy ，用于执行复杂的数学计算。Pandas 加载和预处理数据集。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os from itertools import cycle from sklearn.model_select