极智项目 | 实战Mxnet戴口罩检测

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大家好，我是极智视界，本文来介绍实战 Mxnet 戴口罩检测项目。

本文介绍的实战 Mxnet 戴口罩检测项目，提供完整的可以一键执行的项目工程源码，获取方式有两个：

(1) 本文工程项目资源下载，链接：download.csdn.net/download/we...

(2) 【推荐】加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：t.zsxq.com/0aiNxERDq

这是这个系列的第三篇 (虽然这个系列估计想看的人并不多，但是既然开了拔就坚持写完它~)

第一篇基于 OpenCV ->《极智项目 | 实战 OpenCV 戴口罩检测》；
第二篇基于 Pytorch ->《极智项目 | 实战 Pytorch 戴口罩检测》；

也是承诺的提供 "基于 OpenCV 、基于 pytorch 、提供 tensorflow、基于 tensorflow、基于 paddle、基于 caffe、基于 mxnet、基于 keras 版本" 系列中的其中之一，其他版本敬请期待。

这个项目使用深度学习框架 Mxnet 来进行戴口罩的检测。项目提供完整的代码，包括推理代码、一键执行脚本、Mxnet 模型权重、项目三方依赖库、待检测的图片、检测后的效果图等。在拿到项目代码后，进行开发环境的配置，老习惯用 Anaconda3 管理 py 环境，如下，

ini 复制代码

# 安装Anaconda3的过程略过
# 采用conda来进行py环境的管理
conda create -n facemaskdet_py37.mxnet python=3.7

# 激活py环境
conda activate facemaskdet_py37.mxnet

# 进入到项目目录
cd facemaskdet.mxnet

# 只需要一键执行 run_demo.sh 就能帮你装依赖和推理了
bash run_demo.sh  # 或 ./run_demo.sh

其中 run_demo.sh 的内容如下：

bash 复制代码

#!/bin/bash

pip install -r requirement.txt

python facemaskdet_mxnet.py --conf_thresh 0.45 \
                            --iou_thresh 0.3 \
                            --img-path img/004.jpg

脚本配置了可以通过外参 --img-path 来传递待检测图片，比如这里的待检测图片为 img/004.jpg。另外可控的参数还包括置信度阈值和 iou 阈值，可以通过外参 --conf_thresh 来设置置信度阈值；通过外参 --iou_thresh 来设置 iou 阈值。

下面展示了一些检测效果图，

可以看到，检测的效果是挺不错的。

好了，以上分享了实战Mxnet戴口罩检测，并提供完整的项目源码。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

【公众号传送】

《极智项目 | 实战Mxnet戴口罩检测》

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