人工智慧影像分類、物件偵測、影像切割演算法實作「口罩偵測」之比較,以口罩美女資料集為例

影像分類:

Image-Classification-MobileNetV1-PyTorch ,針對大頭照做分析的正確率高。

 

有戴口罩:

MobileNetv1_Good_Mask.png

 

沒戴口罩:

MobileNetv1_No_Mask.png

 

口罩沒戴好:

MobileNetv1_Bad_Mask.png

 

 

 

物件偵測:

Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD300-PyTorch,正確率比 YOLOv3 差。

 

有戴口罩及沒戴口罩:

MobileNetv1_SSD300_Good_Mask_No_Mask-2.png

 

有戴口罩及沒戴口罩:

MobileNetv1_SSD300_Good_Mask_No_Mask.png

 

口罩沒戴好:

MobileNetv1_SSD300_Bad_Mask.png

 

 

 

物件偵測:

Image-Object-Detection-YOLOv3-Keras,正確率高。

 

有戴口罩及沒戴口罩:

YOLOv3_Good_Mask_No_Mask.png

 

有戴口罩:

YOLOv3_Good_Mask.png

 

口罩沒戴好:

YOLOv3_Bad_Mask.png

 

 

 

影像切割:

Image-Segmentation-MaskRCNN-Keras ,正確率高。

 

有戴口罩:

MaskRCNN_Good_Mask.png

 

有戴口罩及沒戴口罩:

MaskRCNN_Good_Mask_No_Mask .png

 

口罩沒戴好:

MaskRCNN_Bad_Mask.png

 

 

 

結論:

 

以口罩美女資料集為例, MobileNetV1, YOLOv3, Mask R-CNN 的正確率都很好,只有 MobileNetV1+SSD300 正確率略差。正確率排名:

1. YOLOv3

2. Mask R-CNN

3. MobileNetV1

4. MobileNetV1+SSD300

 

 

 

 

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