在人工智能（AI）领域，计算机视觉是一个机器学习专家在其职业生涯中迟早会遇到的挑战。尽管听起来像是一门高深的科学，但实际上并非如此。本文将专注于口罩检测器的开发，但相同的过程也可以应用于其他类似的任务。
需要具备一些Python、Linux命令行界面（CLI）和机器学习知识。在引导完成项目的同时，将逐步叠加概念。这个过程可能会在某些时候变得复杂，但作为开发者，可以解决任何问题！
即使COVID-19疫苗已经出现，大流行仍然是一个严重的问题。需要应对它，特别是当一些人不遵守避免传染的最低要求时，比如保持社交距离或佩戴口罩。人工智能可以帮助确保人们至少佩戴口罩。AI能为完成这项任务吗？此外，有可能在Raspberry Pi或类似的廉价、便携式计算机上部署AI口罩检测器吗？
答案是肯定的。
要使解决方案工作，需要两样东西：大量的数据和大量的计算能力。幸运的是，由于人工神经网络和深度学习的重要进步，以及计算能力的大幅提高，可以训练所需的深度学习模型。此外，将需要的训练数据是现成的。
如果计算机硬件能力一般，不用担心。将专注于编写这个项目，以便可以用一台普通的计算机来实现。将在云托管的Jupyter Notebook上工作，并仅使用本地计算机进行轻量级任务。话虽如此，让开始吧！
今天有几种方法可以获得一个完全功能的、最先进的目标检测器，从为非常特定要求而开发的非常复杂的开发，到更通用但仍然很好的模型实现。可能需要从头开始设计一个由几个复杂层组成的整个架构，或者简单地使用一个预训练的模型，该模型在项目结束时将实现非常相似的结果。
在大多数实际应用中，将有有限的时间来构建AI解决方案。将同时提出几种不同的解决方案，给一个简要的介绍，解释它们是如何工作的，尽管只保留其中的一个。将为提供足够的信息，以防想要进一步探索其他的。
将从许多开发者因其推理速度、多功能性和良好的文档而使用的常见解决方案开始：
以下是这种组合的简要概述。可能知道，Keras是一个用户友好且功能强大的深度学习框架，其后端引擎通常是TensorFlow（通常被称为TensorFlow抽象API）。它易于使用和部署，轻量级，并且可以用于机器学习行业的几乎所有任务。如果喜欢保持简单，请将Keras添加到技能集中。在案例中，它将帮助建立对象检测器的坚实基础。
MobileNet将承担重任。这是谷歌开发的一种模型。它的第一版出现在2017年，对计算机视觉的发展做出了很大贡献。
MobileNet架构相当复杂。需要一整篇文章来解释它的内部结构。V2仍然在几个应用程序中使用，并且比MobileNet V1和经典ConvNets工作得更好。这是因为它使用了计算成本更低的卷积，但仍然包含了比旧网络更重要的架构改进。
在实现MobileNet V2架构时，预处理步骤类似于经典的图像分类管道：
让使用常规的ConvNet架构来构建这个网络，并用MobileNet堆栈替换卷积层堆栈：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# ...
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
基本的卷积神经网络（CNN）有四个主要组成部分：卷积层、最大池化层、密集连接层，最后是输出层。密集连接层执行实际的分类任务，并激活输出层中对应于预测值的感知器。
Conv2D（卷积任务）和MaxPooling2D（最大池化任务）层对于简单的图像分类任务来说非常出色。然而，当需要实时检测时，卷积操作非常昂贵，使得这个过程非常慢，尤其是在边缘设备上。解决方案是什么？用更快的堆栈替换Conv2D层：MobileNet V2模型。与CNN相比，它非常高效，使用更少的参数，但缺点是准确度较低。对于项目来说，使用MobileNet V2所取得的结果应该足够准确。然而，这是一个权衡；仍然需要处理超参数调整、激活函数、优化器、损失函数，以及处理网络摄像头实时检测的脚本。
OpenCV在处理图像、视频和摄像头时会有很大帮助。为什么不采取这种方法？在这种特定情况下，需要在同一图像/视频上同时运行两个模型：一个模型检测面部（有很多选择），一个模型决定该面部是否佩戴口罩（在这种情况下，是MobileNet）。在普通计算机上，推理速度不会是问题。然而，如果试图在边缘设备上运行它，会得到极低的性能。建议是，如果不需要在小型设备上运行模型，就采取上述路径。
话虽如此，让看看最聪明的解决方案。
现在是时候谈论当今可用的最强大、最易于使用的目标检测模型之一了。将向展示如何生成训练数据、训练它、测试它以及部署它的指南。可以在这里找到整个笔记本。稍后会解释它是如何组织的。
可能知道，YOLOv5模型已经出现几个月了，并且由于它们的前几个版本而获得了很多流行。这些模型更快、更高效，而且它们的文档非常好，训练和部署非常简单，为它们训练的数据标签的方式也非常简单。
如果使用它最新、最轻的模型（YOLOv5s），将在低计算成本下获得高检测速度。如果还没有说服，这里还有一个原因：不需要像使用MobileNet那样使用两个模型。使用YOLOv5，只需要一个模型。不会相信获得一个完全训练和完全可部署的目标检测模型有多简单！