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Resnet50 Mask Classification
R
Resnet50 Mask Classification
由AllanOuii開發
基於ResNet50架構的二元分類模型，用於檢測圖像中人物是否佩戴口罩，準確率達97.7%
下載量 23
發布時間 : 2/10/2023
模型概述
該模型使用AutoTrain訓練，專門用於識別圖像中人物是否佩戴口罩，適用於公共場所的防疫監控場景
模型特點
高精度識別
在測試集上達到97.7%的準確率和100%的召回率
快速推理
基於優化的ResNet50架構，可實現即時圖像分類
環保訓練
訓練過程僅產生1.55克二氧化碳排放
模型能力
圖像分類
口罩檢測
即時監控
使用案例
公共衛生
公共場所防疫監控
在商場、車站等公共場所自動檢測人員口罩佩戴情況
可即時統計口罩佩戴率，輔助防疫管理
智能門禁系統
集成到門禁系統中，確保進入人員佩戴口罩
自動攔截未佩戴口罩人員
教育領域
校園防疫管理
監控教室、食堂等區域的口罩佩戴情況
生成每日合規報告
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