澎湃新聞記者 包雨朦

人工智能技術正被應用到疫情防控中來。本周隨著各企業相繼復工，節后經濟開始逐漸恢復，人臉口罩檢測方案成為返工潮中眾多社區、大型廠商、央企的重要需求。

2月13日，百度宣布免費開源業內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域中攜帶和未攜戴口罩的所有人臉，同時判斷出他們是否佩戴口罩。廣大開發者和企業廠商可通過免費開源的AI模型，快速完成軟件開發。

綠框表示正確佩戴口罩，紅框表示識別出未佩戴口罩。

百度方面表示，在疫情之下，企業判斷工區員工是否佩戴口罩、人流密集的關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，都是新冠肺炎疫情下需要解決的真實痛點。

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，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。基于此預訓練模型，開發者僅需使用少量自有數據，便可快速完成自有場景的模型開發。

百度研發工程師介紹，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。經測試，模型的人臉檢測算法基于主干網絡加入了超過10萬張口罩人臉數據訓練，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%，滿足常規口罩檢測需求。開發者基于自有場景數據還可進行二次模型優化，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者應用，百度深度學習平臺飛槳通過簡單易用的預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，即可快速上手調用，如果具有一定的移動端APP開發能力，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的工具組件，以及更多的人臉相關檢測算法，以上所有技術及工具都是開源且免費的。

責任編輯：孫扶

總結

以上是生活随笔為你收集整理的百度开源业内首个口罩人脸识别模型 甄别戴没戴口罩的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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