人工智能-图像分类-检测图片被涂改的区域
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优质案例计算机视觉2024年06月-2024年07月¥5000.00飞桨(PaddlePaddle)其他图像分类物体识别和检测物体识别与分类
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案例介绍
案例背景

背景:
在安全监控、社交媒体和个人隐私保护等领域,检测图像中的人脸是否被涂抹是十分重要的。人脸涂抹通常指在图像中故意覆盖或模糊人脸,以隐藏身份或保护隐私。 目标: 开发一个基于YOLO的目标检测模型,用于识别和分类图像中的人脸是否被涂抹。 方法: 数据集准备: 收集包含未涂抹和已涂抹人脸的图像数据集,并对其进行标注,以供训练和测试使用。 模型选择: 选择YOLOv7作为基础模型,因为它在目标检测任务中表现出色,具有速度快且准确率高的特点。 模型训练: 使用标注的数据集对YOLOv7模型进行训练,调整网络结构和参数以适应人脸检测任务。 模型评估: 在独立的测试集上评估模型的性能,包括准确率、召回率和F1分数等指标。 模型优化: 根据评估结果对模型进行进一步的优化,以提高检测的准确性和鲁棒性。 结果: 模型在测试集上表现出较高的准确率和召回率,能够有效地区分未涂抹和已涂抹的人脸图像。

亮点介绍

检测速度在gpu下每张图片小于10ms,cpu下小于100ms,准确率达到99.8%

成果展示


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