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¥ 1.0
我们已经看到了这些信息，所以我们决定为这个项目做出贡献。为了公共安全，需要一个可以检测到路上没有戴头盔的人的自动头盔识别系统。这种类型的系统将帮助官员判断谁戴了头盔，并对犯错的两轮车用户处以罚款。在这个项目中，我们将使用 mask RCNN，但首先让我们了解一下 faster R-CNN 的工作原理。它们分为两个阶段。阶段 1：它由两个网络和区域提议网络组成。我们必须一次提供一个输入来获得一组区域提议，区域提议是特征图中包含对象的区域。阶段 2：在第二阶段，网络预测阶段 1 中获得的每个提议区域的边界框和对象类。每个提议区域可以有不同的大小，而网络中的全连接层始终需要固定大小的向量来做出预测。这些提议区域的大小是通过使用 Rol pool 或 RoIAlign 方法来固定的。
使用 Mask R-CNN 的头盔检测系统
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