口罩人脸检测
“口罩”在目前可谓是热门话题，由于目前疫情影响，口罩对于视觉安防领域来说可谓是一个大挑战。据说业界已经搞定了口罩下的人脸识别。
早在年前已经初步整理了一些口罩相关的检测，因为年前一直做DMS相关算法，口罩和墨镜下的人脸问题，也是需要实际解决的一个比较困难的问题。
在深度学习技术为背景下的解决方案，其实都可以归结于数据问题。
这里介绍下，口罩人脸检测算法
数据集
目前的算法，数据集还是核心，Data is King！
公众号后台回复“15”，获取人脸口罩数据集，有的是公开的，有的是自己清洗。
网络结构
主要还是SSD算法架构，主干网络我使用过resnet10，resnet18，一系列轻量级的网络。
例如下图这样的，Resnet10-SSD
resnet10的参数量已经非常少了，但是还是依然可以根据应用场景来进行修改。例如通道数还可以减半，将卷积换成depth-wise等等。
网络训练
如果没有太多的炼丹经验，完全可以参照SSD的训练方法，loss函数也可以使用原SSD的方案。
标准的数据集分为两类，第一类是正常人脸，第二类是口罩人脸。所以在最后输出类别数量要进行修改。
2000张左右图片训练就可以出一个大概效果。
刚才在github逛的时候，发现了一个repo，作者已经将口罩人脸检测做到了浏览器中，也是轻量级的算法，效果还不错。
我大概对比了一下，精度看不大出来，但是比我的模型速度快。所以我的就不放出来献丑了，下面是作者的repo链接
作者给出了训练的模型，并且给出了几乎所有的框架下的模型，TF，tensorflow，caffe。
貌似作者也比较中意resnet + ssd 这种风格。
