前言

有關新冠研究的深度學習應用呈現顯著增長，這在一定程度上得益于普遍傳播且易于獲取的公開數據集。

• 世衛組織/蒙特利爾大學的胸部 X 射線數據集（https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset?files=1）

• 白宮文章和文件數據集（https://pages.semanticscholar.org/coronavirus-research）

• 研究論文數據集（https://connect.biorxiv.org/relate/content/181）

• 新冠跟蹤數據集（https://github.com/ThisIsIsaac/COVID-19_Korea_Dataset）

口罩檢測

我希望借助深度學習檢測出戴口罩的人。可以設想如下應用場景：我們想確保外來訪客在進入要求佩戴口罩的場所之前已經戴上口罩。

我將簡單介紹開發流程，重點說明以下步驟：自動標注圖像、比較訓練算法，以及生成代碼以加速推斷。詳細代碼參見MATLAB源碼解析【圖像處理】COVID-19 防疫應用口罩檢測

自動標注圖像

對整個訓練圖像進行標注會耗費大量時間。我們能否將口罩標注過程半自動化？方法如下。我們知道，可以使用經過預訓練的人臉檢測器，以較為理想的準確度檢測人臉（您可以在 FileExc

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB应用实战系列（七十七）-【图像处理】COVID-19 防疫应用口罩检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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