ml5js利用MobileNet特征分类训练实现是否戴口罩检测

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所属分类:其他

代码描述:ml5js利用MobileNet特征分类训练实现是否戴口罩检测,确保你的网络能访问下载google的mobilenet模型,然后通过摄像头获取戴口罩和不带口罩的数据集,每个数据集至少30张照片以上,然后开始训练,训练完后就可以对摄像头进行实时的识别判断是否带了口罩,还可以对训练的模型进行下载,非常好玩。

代码标签: 特征 分类 训练 实现 是否 戴口罩 ( 口罩 ) 检测

下面为部分代码预览,完整代码请点击下载或在bfwstudio webide中打开

<html>

<head>
    <meta charset="UTF-8">

    <script type="text/javascript" src="//repo.bfw.wiki/bfwrepo/js/ml5.min.js"></script>
    <style>
    </style>
</head>

<body>
    <h2>MobileNet特征检测实现图形分类,注意一定要都访问google,否则无法下载mobienet模型</h2>
    <h3>(用两个类来训练神经网络 - 举个例子,戴口罩和不带口罩)</h3>
    <p>
        类别 1: <input type="text" id="label1Input" value="without_mask"></input>
    类别 2: <input type="text" id="label2Input" value="with_mask"></input>
    </p>
    <video id="video" width="640" height="480" autoplay></video>

    <h6>
        状态: <span id="status"></span>
    </h6>
    <h5>
        结果: <span id="result">N/A</span> (<span id="confidence">N/A</span>)
    </h5>
    <p>
        <button id="label1Button">增加一个没戴口罩的类别数据1</button> - Class 1: <span id="amountOfLabel1Images">0</span> images
    </p>
    <p>
        <button id="label2Button">增加一个戴口罩的类别数据2</button> - Class 2: <span id="amountOfLabel2Images">0</span> images
    </p>
    <p>
        <button id="train">训练</button> <span id="loss"></span>
    </p>
    <p>
        <button id="predic.........完整代码请登录后点击上方下载按钮下载查看

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