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PaddleHub
便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型,完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API,可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习,让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用
零基础快速开始
DriverStatusRecognition
类别图像 - 图像分类
网络 MobileNetV3_small_ssld
数据集分心司机检测数据集
模型概述
驾驶员状态识别(DriverStatusRecognition),该模型可挖掘出人在疲劳状态下的表情特征,然后将这些定性的表情特征进行量化,提取出面部特征点及特征指标作为判断依据,再结合实验数据总结出基于这些参数的识别方法,最后输入获取到的状态数据进行识别和判断。该PaddleHub Module支持API预测及命令行预测。
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1.0.0 (最新版)
$ hub install DriverStatusRecognition==1.0.0

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命令行预测示例

$ hub run DriverStatusRecognition --image /PATH/TO/IMAGE  --use_gpu True

API说明

def predict(data)

驾驶员状态识别预测接口,输入一张图像,输出该图像上驾驶员的状态。

参数

  • data (dict): key为image,str类型,value为待检测的图片路径,list类型。

代码示例

import cv2
import paddlehub as hub

module = hub.Module(directory='DriverStatusRecognition') # 一行代码实现模型调用

images = [cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]
results = module.predict(images=images)

for result in results:
    print(result)

依赖

paddlepaddle >= 2.0.0

paddlehub >= 2.0.0