Во время пандемии COVID-19 во всём мире приняты рекомендации к ношению медицинских масок и ограничен допуск в места массового скопления людей тех, кто игнорирует это требование. С помощью свёрточных нейронных сетей и глубокого обучения есть возможность анализировать видеопоток, чтобы облегчить работу на пропускных пунктах и отмечать людей без масок. В данной статье рассматриваются три нейронные сети, их обучение и сравнительных анализ. Данный пример показывает, как можно легко подготовить нейронную сеть под определённую задачу.
During the COVID-19 pandemic, recommendations for wearing medical masks have been adopted around the world and admission to crowded places of those who ignore this requirement is limited. With the help of convolutional neural networks and deep learning, it is possible to analyze the video stream to facilitate work at checkpoints and mark people without masks. This article examines three neural networks, their training and comparative analysis. This example shows how you can easily prepare a neural network for a specific task.