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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
file_path1 test\mask\;% 图像文件夹路径 %获取测试图像文件夹下所有jpg格式的图像文件…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
file_path1 test\mask\;% 图像文件夹路径 %获取测试图像文件夹下所有jpg格式的图像文件
img_path_list dir(strcat(file_path1,*.png));
idx0;%初始化索引
for i 1:20%对每张测试图像进行预测并可视化idx idx1; %索引1II imread([file_path1,img_path_list(i).name]);%读取测试图像II imresize(II,[227 227]);%将测试图像大小缩放为预训练模型的输入大小Features activations(net,II,featureLayer,OutputAs,rows); %提取测试图像的特征II2 predict(classifier,Features);%使用分类器对测试图像进行分类subplot(4,10,idx) %在第一行的左侧位置显示测试图像和分类结果disp(char(II2));%输出测试图像的分类结果imshow(II); %显示测试图像title(char(II2));%显示测试图像的分类结果
endfile_path1 test\no mask\;% 图像文件夹路径
img_path_list dir(strcat(file_path1,*.png));%获取测试图像文件夹下所有jpg格式的图像文件for i 1:20%对每张测试图像进行预测并可视化idx idx1;%索引1II imread([file_path1,img_path_list(i).name]); %读取测试图像II imresize(II,[227 227]);%将测试图像大小缩放为预训练模型的输入大小Features activations(net,II,featureLayer,OutputAs,rows);%提取测试图像的特征II2 predict(classifier,Features); %使用分类器对测试图像进行分类subplot(4,10,idx)%在第一行的右侧位置显示测试图像和分类结果disp(char(II2)); %输出测试图像的分类结果imshow(II);%显示测试图像title(char(II2));%显示测试图像的分类结果
end
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4.算法理论概述 人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题我们可以使用AlexNet模型它是一种深度学习网络广泛应用于图像识别任务。
AlexNet模型 AlexNet是一个深度学习网络由两个部分组成共享层和特定任务层。共享层包括5个卷积层conv1到conv5和3个全连接层fc6、fc7、fc8。特定任务层包括一个用于分类的softmax层fc8和用于位置回归的fc6-fc7-fc8 layers。AlexNet使用ReLU作为激活函数使用dropout来防止过拟合使用L2正则化来增强模型的泛化能力。
人员口罩识别算法 我们可以将AlexNet模型应用于人员口罩识别的任务。首先我们需要收集一个包含人员戴口罩和未戴口罩的图像的数据集。然后我们使用AlexNet模型对图像进行训练和测试。 在训练阶段我们将输入图像和相应的标签戴口罩或未戴口罩送入AlexNet模型。模型的输出是一个概率值表示该图像为戴口罩或未戴口罩的概率。我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降SGD优化器来更新模型参数以最小化预测值和实际值之间的差异。 在测试阶段我们将输入图像送入已经训练好的AlexNet模型并输出预测结果。如果预测结果大于某个阈值我们将其判定为戴口罩否则我们将其判定为未戴口罩。
以下是AlexNet模型的一些核心公式
卷积层的输出尺寸计算公式O(I−F2P)/S1其中I是输入尺寸F是卷积核尺寸P是padding尺寸S是步长。ReLU激活函数的公式f(x)max(0,x)。交叉熵损失函数的公式L−∑i1Nyilog(yi^)(1−yi)log(1−yi^)其中N是样本数量y是真实标签y^是预测标签。SGD优化器的公式θθ−η∇L(θ)其中θ是参数η是学习率∇L(θ)是损失函数的梯度。 深度学习模型的工作原理是通过学习从输入到输出的映射关系。在这个过程中模型会学习到一些有用的特征表示从而能够更好地理解和预测输入数据的性质。在人员口罩识别任务中AlexNet模型通过学习从图像到戴口罩或未戴口罩的概率的映射关系从而能够准确地识别出人员是否佩戴口罩。
5.算法完整程序工程
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