AI战「疫」：百度开源业界首个口罩人脸检测及分类模型

• 预练习模型介绍：https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=pyramidbox_lite_server_mask&en_category=ObjectDetection

• 预练习模型示例代码：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/267322

• 算法代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/face_detection

import paddlehub as hub

# 加载模型，本例为办事器端模型pyramidbox_lite_server_mask
# 移动端模型参数能够换成pyramidbox_lite_mobile_mask
module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")

# 设置输入数据
input_dict = {"image": ["test.jpg"]}
for data in module.face_detection(data=input_dict):
    print(data)

hub serving start -m pyramidbox_lite_server_mask -p 8866

# coding: utf8
import requests
import json
import base64
import os

# 指定要检测的图片并生成列表[("image", img_1), ("image", img_2), ... ]
file_list = ["test.jpg"]
files = [("image", (open(item, "rb"))) for item in file_list]

# 指定检测方式为pyramidbox_lite_server_mask并发送post恳求
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/image/pyramidbox_lite_server_mask"
r = requests.post(url=url, files=files)

results = eval(r.json()["results"])

# 留存检测生成的图片到output文件夹，打印模型输出究竟
if not os.path.exists("output"):
    os.mkdir("output")
for item in results:
    with open(os.path.join("output", item["path"]), "wb") as fp:
        fp.write(base64.b64decode(item["base64"].split(',')[-1]))
        item.pop("base64")
print(json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False))

// 读取图片
cv::Mat img = imread(img_path, cv::IMREAD_COLOR); 
// 加载人脸检测或许口罩佩戴判别模型
MobileConfig config;
config.set_model_dir(model_dir);
PaddlePredictor* predictor =
      CreatePaddlePredictor<MobileConfig>(config); 
// 设置输入
Tensor* input_tensor = predictor->GetInput(0);
input_tensor->Resize({1, 3, img.rows，img.cols});
set_input(img, input_tensor); //挪用自界说函数
// 执行
predictor->Run();  
// 输出究竟
Tensor* output_tensor = predictor->GetOutput(0);
show_output(img, output_tensor); //挪用自界说函数