Covid19 分析案例
本章介紹Python進行Covid19分析的案例,從相關數據集中提取信息,使用數據科學工具進行分析和視覺化。透過案例,學習使用Python進行數據清理 聚合 統計分析和預測模型建立等任務,了解Covid19的傳播情況和趨勢。
開始上課本章介紹Python進行Covid19分析的案例,從相關數據集中提取信息,使用數據科學工具進行分析和視覺化。透過案例,學習使用Python進行數據清理 聚合 統計分析和預測模型建立等任務,了解Covid19的傳播情況和趨勢。
開始上課為了減少檢測人力,作者介紹了一個口罩檢測系統的建構方法,使用YOLO (You only look once)來快速檢測是否每個人都有配戴口罩。文章提到了YOLO的介紹以及在Colab上安裝YOLO的步驟。作者也提供了相關的教學影片和程式碼連結。這個系統有助於確保大家的健康,尤其在新冠肺炎持續延燒的情況下。
開始上課本文介紹了如何使用YOLOv3建立口罩檢測模型。首先,需要下載Kaggle上的口罩資料集並將其上傳至Google Drive。然後,將標註好的Label XML檔案轉換為YOLOv3可接受的格式。接下來,設定模型所需的設定檔案並下載預訓練模型darknet53.conv.74。最後,開始訓練口罩檢測模型。附帶的影片和程式碼提供了更詳細的操作步驟。
開始上課此文章介紹了如何使用YOLOv3模型和攝影機畫面建立一個即時的口罩檢測系統。作者將原有的darknet模型改為使用opencv讀取,並結合opencv的攝影機擷取功能,讓人們可以即時檢測鏡頭下的人是否戴著口罩。此外,文章還提供了相關的影片和程式碼連結。文章標籤包括DeepLearning YOLO COVID19 新冠肺炎和口罩檢測。
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