基于深度学习的人脸检测算法，多数都是基于深度学习目标检测算法进行的改进，或者说是把通用的目标检测模型，为适应人脸检测任务而进行的特定配置。而众多的目标检测模型（Faster RCNN、SSD、YOLO）中，人脸检测算法最常用的是 SSD 算法（Single Shot MultiBox Detector，“Single Shot”指的是单目标检测，“MultiBox”中的“Box”就像是我们平时拍摄时用到的取景框，只关注框内的画面，屏蔽框外的内容。创建“Multi”个 "Box"，将每个 "Box" 的单目标检测结果汇总起来就是多目标检测。换句话说，SSD 将图像切分为 N 片，并对每片进行独立的单目标检测，最后汇总每片的检测结果。），其他如 SSH 模型、S3FD 模型、RetinaFace 算法，都是受 SSD 算法的启发，或者基于 SSD 进行的任务定制化改进， 例如将定位层提到更靠前的位置，Anchor 大小调整、Anchor 标签分配规则的调整，在 SSD 基础上加入 FPN 等。本文训练口罩识别模型采用了 YOLO。
目标检测过程都可以分解为两个独立的操作：
定位（location）： 用一个矩形（bounding box）来框定物体，bounding box 一般由 4 个整数组成，分别表示矩形左上角和右下角的 x 和 y 坐标，或矩形的左上角坐标以及矩形的长和高。
分类（classification）： 识别 bounding box 中的（最大的）物体。
我选择采用 keras-yolo3-Mobilenet 方案，开源项目地址：
https://github.com/Adamdad/keras-YOLOv3-mobilenet。
MobileNet 的创新亮点是 Depthwise Separable Convolution（深度可分离卷积），与 VGG16 相比，在很小的精度损失情况下，将运算量减小了 30 倍。YOLOv3 的创新亮点是 DarkNet-53、Prediction Across Scales、多标签多分类的逻辑回归层。
基于开源数据集的实验结果：
动手训练模型
训练模型自然需要训练数据集和测试数据集，大家可以在这里下载：
https://modelarts-labs-bj4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/casezoo/maskdetect/datasets/maskdetectdatasets.zip
Yolo v3-MobileNet 目标检测工程的目录结构如下：
|--model_data |--voc_classes.txt |--yolo_anchors.txt |--yolo3 |--model.py |--model_Mobilenet.py |--utiles.py |--convert.py |--kmeans.py |--train.py |--train_Mobilenet.py |--train_bottleneck.py |--voc_annotation.py |--yolo.py |--yolo_Mobilenet.py |--yolo_video.py开源项目的好处是已经帮你封装了流程，例如涉及的 Yolo 代码不用修改，本次训练过程需要修改的代码主要是以下三个：
1.train_Mobilenet.py：模型训练代码；
2.yolo/model_Mobilenet.py：基于 mobilenet 的 yolo 的模型代码，如果相对模型代码仔细研究的人，可以研究这个代码；
3.yolo_Mobilenet.py：模型推理代码。
接下来具体介绍我们需要修改的代码，按照功能分为数据类、模型类、可视化类、迁移上云准备类。
•数据类：
仿照 modeldata/vocclasses.txt 写一个是否有戴口罩的类别的 txt，内容只有 yes_mask、no_mask 两个字符。
如果你下载我给出的数据集，你会发现，口罩数据集中给出的 xml 标注格式是 VOC 的标准的，仿照 convert.py 和 voc_annotation.py 写一个数据转换文件，代码如下所示：
import xml.etree.ElementTree as ET import os def convert_annotation(classes, label_path): in_file = open(label_path) tree=ET.parse(in_file) root = tree.getroot() output_list = [] for obj in root.iter(\'object\'): difficult = obj.find(\'difficult\').text cls = obj.find(\'name\').text if cls not in classes or int(difficult)==1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find(\'bndbox\') b = (int(xmlbox.find(\'xmin\').text), int(xmlbox.find(\'ymin\').text), int(xmlbox.find(\'xmax\').text), int(xmlbox.find(\'ymax\').text)) output_list.append(" " + ",".join([str(a) for a in b]) + \',\' + str(cls_id)) return (\' \'.join(output_list)) def mask_convert(data_path, classes): img_list = [] for i in list(os.listdir(data_path)): if i.split(\'.\')[1] == \'jpg\': img_list.append(i.split(\'.\')[0]) output_list = [] for image_id in img_list: img_path = (data_path + \'/%s.jpg\' % (image_id)) label_path = (data_path + \'/%s.xml\' % (image_id)) annotation = convert_annotation(classes, label_path) output_list.append(img_path + annotation) return output_list•模型类：