深度學習：人臉中的口罩檢測、辨識

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SSD人臉和口罩檢測，MTCNN人臉檢測，訓練你自己的模型，即使有口罩也能識別人臉

從這 12 小時的課程，你會學到

人工智慧（AI）的深度學習是一項令人興奮的未來技術，具有爆炸性成長。

口罩人臉辨識是一個令人著迷的話題，它包含多種人工智慧技術，包括分類、固態物體檢測、MTCNN、FaceNet、資料準備、資料清洗、資料增強、訓練技能等。

如今，由於COVID-19的大流行，人們需要戴上口罩。

傳統的 FaceNet 模型幾乎不能識別有口罩的人臉

甚至 iPhone 或 iPad 裝置上的FaceID也只能在沒有口罩的情況下工作。

在本課程中，我將教你如何訓練一個能在口罩下工作的模型。

在最後的演示中，你將能夠非常自豪地進行即時人臉檢測、人臉口罩檢測和人臉辨識，甚至在有口罩的情況下也是如此

使用 Windows作業系統，所以你將不需要先學習Linux。

我將指導你從頭安裝Python、Tensorflow和Pycharm IDE。

擁有基本的 Python 和 Tensorflow 知識將是一個優勢，但如果沒有，我將為你準備一份關於這兩者的快速指南。

在我的教程中，我希望透過簡單的概念或實際例子來解釋困難的理論和公式。

模型訓練總是需要大量的時間。

以這個專案為例，它需要超過 40 萬張圖片來訓練。

我花了很多時間來訓練技能。

經過無數次的實驗確認，我把我的方法用圖畫的方式總結出來，讓大家輕鬆消化。

這些訓練技巧不僅可以應用於人臉辨識，也可以應用於其他模型。

所有的講座都是用通俗的英語講的。

如果你覺得我的語速很慢，你可以使用設定來加速。

自動生成的字幕可能有錯誤。我將審查並糾正它們。

成就來自課題，技能來自專案的成長。我希望你能享受到人工智慧的樂趣。

Johnny Liao AI 電腦視覺演算法工程師

Johnny 擁有臺灣國立中央大學的電子工程碩士學位。

他曾經是鴻海科技集團的手機硬體工程師。

出於對編碼的興趣，他透過自學學會了 C 和Python。

他在 TSMC、Arcadyan、台達電、神達和工研院完成了物聯網 Wifi 和 Zigbee 系統的應用。

隨著人工智慧的爆炸性增長，他透過自學學習了人工智慧的基礎知識。

幾年前，他離開以前的韌體系統工程師工作後，一直是全職的人工智慧電腦視覺工程師。

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