Mask Image Classification

😷 Overview

Background

COVID-19의 확산으로 우리나라는 물론 전 세계 사람들은 경제적, 생산적인 활동에 많은 제약을 가지게 되었습니다. 우리나라는 COVID-19 확산 방지를 위해 사회적 거리 두기를 단계적으로 시행하는 등의 많은 노력을 하고 있습니다. 하지만 넓은 공공장소에서 모든 사람들의 올바른 마스크 착용 상태를 검사하기 위해서는 추가적인 인적자원이 필요할 것입니다.

따라서, 우리는 카메라로 비춰진 사람 얼굴 이미지 만으로 이 사람이 마스크를 쓰고 있는지, 쓰지 않았는지, 정확히 쓴 것이 맞는지 자동으로 가려낼 수 있는 시스템이 필요합니다. 이 시스템이 공공장소 입구에 갖춰져 있다면 적은 인적자원으로도 충분히 검사가 가능할 것입니다

Problem definition

카메라로 비춰진 사람 얼굴 이미지만으로 이 사람이 마스크를 쓰고 있는지, 쓰지 않았는지, 정확히 쓴 것이 맞는지 자동으로 가려낼 수 있는 모델

Evaluation

• F1 Score

⭐ Result

• F1 score : 0.7584
• Accuracy : 80.6190

🔍 Contents

├── data/
|   ├── image/
|   |   ├── train/ 
|   |   └── eval/ 
├── output/
├── train.py
├── config.py
├── imbalance.py
├── Utils.py
├── models.py
├── dataset.py
├── loss.py
├── inference.py

Training

SM_CHANNEL_TRAIN=[train image dir] SM_MODEL_DIR=[model saving dir] python train.py

Inference

SM_CHANNEL_EVAL=[eval image dir] SM_CHANNEL_MODEL=[model saved dir] SM_OUTPUT_DATA_DIR=[inference output dir] python inference.py

👪 Dataset

Data

• 전체 사람 수 : 4500명 (train : 2700 | eval : 1800)
• 한 사람당 사진의 개수 : 7 [마스크 5장, 이상하게 착용(코스크, 턱스크...) 1장, 미착용 1장]
• 전체 이미지 수 : 31500장 (train : 18900 | eval : 12600)
• 나이 : 20대 - 70대
• 성별 : 남,여
• 이미지 크기 : (384,512)

Data Labeling

• mask, gender, age 기준 18개의 클래스로 분류