随着新冠肺炎病毒抗疫进入攻坚阶段，越来越多的人工智能开发者也在积极发挥自身优势，投入到“科技抗疫”的大军里。2月12日，作为百度大脑 “AI开发者‘战疫’守护计划”的一部分，“EasyDL深度学习实战营”系列直播课正式上线开播，第一节课便有千余名开发者观看了此次直播课程。首节直播课上，来自百度的高级产品经理不仅整体介绍了百度大脑EasyDL定制化训练和服务平台的整体产品功能、场景和案例等，还实际操作演示了如何训练口罩识别模型，以实现针对疫情、学以致用的目标。

将口罩识别模型作为EasyDL直播第一课的背景在于，全国多地已进入有序返工阶段，新冠肺炎疫情防控也进入防止二次扩散的关键时期。但是，如何在公共场所高效准确地排查人们是否正确地佩戴口罩成了一大难题。传统人工一对一肉眼检查方式不仅效率较低，而且易造成人群被动聚集，增加近距离接触风险。

(图片来源：中国新闻网)

对此，百度工程师基于EasyDL平台快速开发了一款AI口罩识别模型，可供使用者高效检测口罩是否佩戴正确、有无漏气。在公共场所使用场景中，可以无接触、快速地标注出实时画面中口罩佩戴不正确的人，使系统同步预警，有效提升公共场所的通行效率，减少工作人员与通行人员之间、人群之间的接触时长与接触风险。

(百度EasyDL口罩识别模型demo效果)

据介绍，该方案先基于EasyDL物体检测模型，判断被检测者是否佩戴了口罩，再进一步基于图像分类模型识别口罩穿戴是否正确，最后通过大量数据采集，并结合细粒度图像识别和数据合成技术获得高精度可用模型的效果，提升模型识别的泛化能力，以应对现实场景中的各类复杂情况。

(图片来源：中国新闻网)

相比传统的人工一对一模式，EasyDL口罩识别模型实现了在照片及视频画面等有效视野范围内，识别用户口罩佩戴是否正确，包括俯视、平视等多个视角均可精准判断，有效排除口罩带反、露出口鼻、口罩上沿位于鼻子下方、面部贴合不够紧密等多种不合规情形，准确率超过90%。同时，EasyDL口罩识别模型无接触智能检测的特点，也有效降低了近距离接触带来的风险，并大大提升排查效率。

此外，由于EasyDL平台可灵活支持云服务API、私有化本地部署、设备端SDK部署等多种服务形式，EasyDL口罩识别模型也具备应用场景广泛，适配性强、端云部署便捷的特点。用户或有需求的机构组织可以将该模型以API、SDK等多种形式使用，与自有移动端APP、视频检测等多种业务灵活适配。该模型可由专家远程指导安装，实现全天候的智能检测，与公共场所视频检测画面高度适配，改造部署简单快捷，可应用于机场、火车站、汽车站、轮渡港口、医院、学校、企业、门店等人群密集的公共场所。

(图片来源：中国新闻网)

据了解，EasyDL口罩识别模型源出百度大脑 “AI开发者‘战疫’守护计划”，该计划重点针对正在进行疫情防控相关应用开发、或疫情期间有需要的企业、机构和开发者，提供免费的技术服务和线上AI培训课程。现在用户只需访问百度云智学院官网，搜索“EasyDL”即可看到《EasyDL深度学习实战营-线上直播系列》，获得课程的录播回放，第一期直播课程将从2月12日持续到3月25日，每周持续进行，课程共包含两套学习路径，开发者通过10次课程，可学习了解深度学习的基本原理，并结合实际应用场景，完成AI需求分析、模型定义、模型训练及服务部署实操;并掌握NLP、CV多种模型任务的算法网络结构与调优技巧，快速转型AI工程师。

第二次直播课将于2月19日开播，百度算法工程师将手把手解析《快速定制高精度计算机视觉CV模型》的技巧，课程内容包括学习图像分类、物体检测、图像分割、视频分类四类经典CV模型的定制训练，并现场演示数据准备、模型训练和AI服务部署的全流程，一气呵成掌握训练视觉模型的基本原理及实现方式。开发者可加入直播QQ群，根据班主任引导进入课程。

在疫情期间，除了提供免费的线上课程，百度EasyDL还将这一口罩识别模型向全社会开放，有需求的开发者、企业和机构，可提交需求信息，包括企业/个人名称、口罩识别模型应用场景等，发送到官方邮箱，申请模型测试。此外百度EasyDL工程师还将帮助开发者结合自己的业务场景，灵活增加人脸检测、人脸比对等业务逻辑，实现定制化的解决方案，以应对各类复杂的线下场景，满足各地的抗疫检测要求，打赢这场新冠肺炎病毒全民狙击战。

来源：IT时代网