口罩人臉檢測
“口罩”在目前可謂是熱門話題，由於目前疫情影響，口罩對於視覺安防領域來說可謂是一個大挑戰。據說業界已經搞定了口罩下的人臉識別。
早在年前已經初步整理了一些口罩相關的檢測，因爲年前一直做DMS相關算法，口罩和墨鏡下的人臉問題，也是需要實際解決的一個比較困難的問題。
在深度學習技術爲背景下的解決方案，其實都可以歸結於數據問題。
這裏介紹下，口罩人臉檢測算法
數據集
目前的算法，數據集還是核心，Data is King！
公衆號後臺回覆“15”，獲取人臉口罩數據集，有的是公開的，有的是自己清洗。
網絡結構
主要還是SSD算法架構，主幹網絡我使用過resnet10，resnet18，一系列輕量級的網絡。
例如下圖這樣的，Resnet10-SSD
resnet10的參數量已經非常少了，但是還是依然可以根據應用場景來進行修改。例如通道數還可以減半，將卷積換成depth-wise等等。
網絡訓練
如果沒有太多的煉丹經驗，完全可以參照SSD的訓練方法，loss函數也可以使用原SSD的方案。
標準的數據集分爲兩類，第一類是正常人臉，第二類是口罩人臉。所以在最後輸出類別數量要進行修改。
2000張左右圖片訓練就可以出一個大概效果。
剛纔在github逛的時候，發現了一個repo，作者已經將口罩人臉檢測做到了瀏覽器中，也是輕量級的算法，效果還不錯。
我大概對比了一下，精度看不大出來，但是比我的模型速度快。所以我的就不放出來獻醜了，下面是作者的repo鏈接
作者給出了訓練的模型，並且給出了幾乎所有的框架下的模型，TF，tensorflow，caffe。
貌似作者也比較中意resnet + ssd 這種風格。
