Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 8 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

face-mask-detection

mpuneeth17

Классификация изображенийИзображение → label

Модель MobileNetV2 классифицирует кроп лица, определяя, надета ли маска правильно, отсутствует или надета неправильно.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

mpuneeth17/face-mask-detection — модель компьютерного зрения на базе MobileNetV2 с пользовательской классификационной головой, разработанная mpuneeth17 для определения способа ношения маски на изображении лица. Она относит входной кроп лица размером 224×224 пикселя в формате RGB к одному из трёх классов: маска надета правильно, маски нет или маска надета неправильно. Модель реализована с TensorFlow/Keras и предназначена для классификации изображений в сценариях контроля ношения масок.

Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Описание не сообщает о точности и ограничениях применимости модели; она классифицирует кроп лица, а не обнаруживает лица на полном изображении.

Сценарии применения

проверка правильности ношения маски на кропе лица
классификация лиц без маски
выявление маски, надетой неправильно
анализ изображений лиц в системе контроля масочного режима

Ограничения

Модель предназначена для классификации кропа лица размером 224×224 RGB и сама не обнаруживает лица на полном изображении. В README не приведены метрики качества и условия, на которых проверялась модель.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Face Mask Detection — MobileNetV2

An AI model that classifies whether a person is:

✅ Wearing a mask correctly
❌ Not wearing a mask
⚠️ Wearing a mask improperly

Model Details

Architecture: MobileNetV2 + custom classification head
Input: 224×224 RGB image (face crop)
Classes: with_mask, without_mask, mask_worn_incorrectly
Framework: TensorFlow/Keras

Usage

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image

model = tf.keras.models.load_model("face_mask_model.h5")
img   = Image.open("face.jpg").resize((224, 224))
arr   = np.expand_dims(np.array(img), 0) / 255.0
pred  = model.predict(arr)
print(["with_mask","without_mask","mask_worn_incorrectly"][pred.argmax()])

Live Demo

Try the interactive demo on Spaces.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Ревизия весов: 3c7853b