AI教程|用滴滴云Notebook笔记本服务实现Yolo3口罩检测(95)

在本教程中，您将学习如何使用经典的one-stage目标检测网络Yolo v3来实现口罩检测，关于Yolo v3的资料可以阅读paper。本教程所有工程文件可在滴滴云S3存储服务下载。
滴滴云Notebook笔记本服务集成了CUDA、CuDNN、Python、TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等深度学习框架，无需用户自己安装。一、购买Notebook服务

注册滴滴云并实名认证后可购买Notebook服务。

进入控制台Notebook页面，单击创建Notebook实例按钮。

选择基础配置：

选择 付费方式:当前仅支持按时长。

选择 可用区:选择靠近您客户的地域，包括广州1、2区。

选择 配置规格:根据需要的CPU、GPU、显卡和内存，选择相关配置。

选择 镜像:提供了Jupyter Notebook镜像和Jupyter Lab镜像，这里选择>jupyter-lab-v1。

设置 系统盘:根据需求选择系统盘的大小，设置范围为80GB - 500GB。

需要说明的是本教程只是用于入门学习，输入图像尺寸选择416x416，没有加入复杂的数据增广算法、网络训练优化tricks，这些因素都导致模型存在人群密集情况漏检以及小人头漏检问题。如果希望获得更好的效果，可以使用人脸检测模型，混入这个口罩数据集，这样能够利用更多的人脸数据。最后对检测出的人脸图像做2分类即可。

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