抗擊疫情，眾志成城，人工智能技術(shù)正被應(yīng)用到疫情防控中來。
2月13日，百度宣布免費開源業(yè)內(nèi)首個口罩人臉檢測及分類模型。該模型可以有效檢測在密集人流區(qū)域中攜帶和未攜戴口罩的所有人臉，同時判斷該者是否佩戴口罩。廣大開發(fā)者和企業(yè)廠商可通過免費開源的AI模型，快速完成軟件開發(fā)，為打贏疫情阻擊戰(zhàn)貢獻科技力量!
△ 模型可視化效果，綠框為佩戴口罩的標注，紅框為未佩戴口罩的標注
隨著本周各企業(yè)相繼復工，節(jié)后經(jīng)濟開始逐漸恢復，人臉口罩檢測方案成為返工潮中眾多社區(qū)、大型廠商、央企的重要需求。如判斷工區(qū)員工是否佩戴口罩、人流密集的關(guān)口運輸中心如何識別戴口罩的人臉并測溫、佩戴口罩是否也能完成日常刷臉打卡等等……都是新冠肺炎疫情下需要解決的真實痛點。
疫情防控刻不容緩，百度此前已有多項AI舉措助力疫情防控。此次宣布免費開源的自研口罩人臉檢測及分類模型，是基于2018年百度收錄于國際頂級計算機視覺會議ECCV的論文PyramidBox研發(fā)，可以在人流密集的公共場景檢測海量人臉的同時，將佩戴口罩和未佩戴口罩的人臉快速識別標注?；诖祟A(yù)訓練模型，開發(fā)者僅需使用少量自有數(shù)據(jù)，便可快速完成自有場景的模型開發(fā)。
百度研發(fā)工程師介紹，口罩人臉檢測及分類模型，由兩個功能單元組成，可以分別完成口罩人臉的檢測和口罩人臉的分類。
經(jīng)測試，模型的人臉檢測算法基于主干網(wǎng)絡(luò)加入了超過10萬張口罩人臉數(shù)據(jù)訓練，可在準確率98%的情況下，召回率顯著提升30%。而人臉口罩判斷模型可實現(xiàn)對人臉是否佩戴口罩的判定，口罩判別準確率達到96.5%，滿足常規(guī)口罩檢測需求。
開發(fā)者基于自有場景數(shù)據(jù)還可進行二次模型優(yōu)化，可進一步提升模型準確率和召回率。
而對于實際場景中的光照、口罩遮擋、表情變化、尺度變化等問題，模型具有魯棒性，并且能夠在多種不同端、邊、云設(shè)備上實時檢測，在落地過程中做到真正實用。
同時，為了最大程度方便開發(fā)者應(yīng)用，百度深度學習平臺飛槳通過簡單易用的預(yù)訓練模型管理工具將人臉口罩檢測模型開源出來，只需基本的python編程能力，即可快速上手調(diào)用，如果具有一定的移動端APP開發(fā)能力，也可以快速將模型部署到移動端上。此外飛槳還將提供海量二次開發(fā)的工具組件，以及更多的人臉相關(guān)檢測算法，以上所有技術(shù)及工具都是開源且免費的。
作為目前國內(nèi)唯一開源開放、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺，開源是飛槳長期踐行并努力的方向。
新型冠狀病毒感染的肺炎疫情消息牽動著每個人的心，百度也在持續(xù)運用著AI、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，助力“大后方”的疫情防控。從成立總規(guī)模3億元疫情及公共衛(wèi)生安全攻堅專項基金，到提供人工智能技術(shù)支持配套億級計算資源;從百度地圖為疫情科學管理提供參考，到AI多人體溫快速檢測解決方案落地清河火車站、免費開放病毒分析線性時間算法、免費開放社區(qū)管理智能外呼平臺……
本次開源的的口罩人臉檢測及分類模型，是百度AI能力的又一次傾力輸出，也希望全社會更多的開發(fā)者一道加入，探討開發(fā)，打贏這場疫情阻擊戰(zhàn)。
（轉(zhuǎn)載）
