torch==1.6.0
torchvision==0.7.0
tensorboard==2.4.1
pandas==1.1.5
opencv-python==4.5.1.48
scikit-learn==0.24.1
matplotlib==3.2.1
efficientnet_pytorch==0.7.1
timm==0.5.4
pip install -r requirements.txt
dataset.py
evaluation.py
infer_sch.py
: using schedulinginference-ensemble.py
inference.py
inference_custom.py
label_corrections.py
loss.py
model.py
requirements.txt
train.py
train_custom.py
train_sch.py
: using schedulingutils.py
validation.py
validation_custom.py
python train.py --config ./configs/model_config.json
python inference.py --config ./configs/model_cnofig.json
SM_GROUND_TRUTH_DIR=[GT dir] SM_OUTPUT_DATA_DIR=[inference output dir] python evaluation.py
COVID-19의 확산으로 우리나라는 물론 전 세계 사람들은 경제적, 생산적인 활동에 많은 제약을 받고있습니다.
확산을 막기위해 많은 노력들을 하고 있지만 COVID-19의 강한 전염력 때문에 우리를 오랫동안 괴롭히고 있습니다.
이를 해결하는 방법은 모든 사람이 마스크로 코와 입을 가려서 혹시 모를 감염자로부터의 전파 경로를 원천 차단하는 것입니다.
이를 위해 우리는 공공장소에서 모든 사람들의 올바른 마스크 착용 상태를 검사하는 시스템이 필요합니다.
즉, 카메라로 비춰진 사람 얼굴 이미지만으로 이 사람이 마스크를 쓰고 있는지, 쓰지 않았는지,
정확히 쓴 것이 맞는지 자동으로 가려낼 수 있는 시스템이 필요합니다.
카메라로 비춰진 사람 얼굴 이미지만으로 이 사람이 마스크를 쓰고 있는지,
쓰지 않았는지, 정확히 쓴 것이 맞는지 자동으로 가려낼 수 있는 시스템 or 모델
- GPU V100 원격 서버
- PyCharm 또는 Visual Studio Code | Python 3.7(or over)
- 전체 사람 수 : 4500명 (train : 2700 | eval : 1800)
- age : 20대 - 70대
- gender : 남,여
- mask : 개인별 정상 착용 5장, 비정상적 착용 1장(코스크,턱스크...), 미착용 1장
- 전체 31,500 Images (train : 18,900 | eval : 12,600)
- 이미지 크기 : (384,512)
* Parameters : ./configs/best_model_config.json
$ python train.py ./configs/best_model_config.json
$ python inference.py ./configs/best_model_config.json
Kang-Beom-Seo | philhoonoh | Yejin Lee | 한기백 | Ellie J. |
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