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雷鋒網 AI 源創評論按：在防疫特殊時期，出門佩戴口罩是極為有效的防護措施之一。但與此同時，在一些需要進行人臉識別的特殊情景，脫下口罩也無疑將很大程度上增加感染風險。
因此針對佩戴口罩這類情形，如何利用當下人臉識別技術編寫相應的 AI 算法，正是開發者們為進一步控制疫情貢獻的巨大力量。
在此，AI 研習社也積極響應，特別推出獎金 5000 元的「肺炎疫情攻防戰--口罩佩戴識別檢測」挑戰賽，為感興趣的開發者們提供相應的競賽平臺。
目前，很多公眾場合要求強制佩戴口罩，例如：機場車站、小區門禁、企業人臉打卡、工地安全檢測等人員流動較密集的場合。因此，通過計算機視覺檢測人物是否佩戴口罩有著重要的應用場景。
本次「肺炎疫情攻防戰--口罩佩戴識別檢測」挑戰賽中，參賽者的目標則是：使得所開發的模型從測試集圖片中，準確識別圖片中任務是否佩戴口罩。
開始時間：2020-2-28 09:00:00
結束時間：2020-3-29 23:59:59
圖片來源：AI 研習社
本次比賽數據集來自 WIDER Face 和 MAFA。比賽的數據集包括了這兩個數據集中部分數據，共計 7959 張圖片；同時，測試標準分為 35 分。
這兩個數據集中，WIDER Face 數據集作為常用人臉檢測數據庫被開發者所熟知，而 MAFA 數據集則主要包含面部遮擋主題的數據。
WIDER FACE 數據集
WIDER FACE 數據集部分圖片
WIDER FACE 數據集是一個面部檢測基準數據集，其圖像是從可公開獲得的 WIDER 數據集中選擇而來。
其中包含了 32,203 張圖像，一共涉及到 393,703 個在姿勢和遮擋方面具有高度可變性的面部識別。
而且 WIDER FACE 數據集基于 61 個事件類別進行組織，該 WIDER Face 數據庫中包含的圖片種類較為全面。
整個數據集中，所有圖片的尺寸均小于 1024*1024，但部分圖片包含的最小人臉為 10*10。因而，該數據集通常被用做進行較為精準的人臉檢測模型訓練。
MAFA 數據集
MAFA 數據集部分圖片
而 MAFA（偽裝面孔）是一個遮罩的面部檢測基準數據集，其圖像是從 Internet 圖像中收集的。
MAFA 包含 30,811 張圖像和 35,806 張蒙面，數據集中的面部具有各種不同的方向和遮擋度，而每個面部的至少一部分被遮罩遮擋。
在標注過程中，每張圖像至少包含一張被某類型蒙面物遮擋的臉，而每個被遮擋的臉的六個主要屬性，包括：臉、眼睛和遮擋物的位置、臉部朝向、遮擋度和遮擋物類型。
溫馨提示：數據集可拉至文末，進入參賽頁面進行下載~
最終提交結果文件如下所示，其中，第一個字段：測試集圖片 ID--[0 , 1591]；第二個字段：圖片中沒有戴口罩數量；第三個字段：圖片中戴口罩數量。
Ps：結果文件建議使用 UTF-8（BOM）編碼~
（答案示例圖片使用 Notepad++打開）
整個比賽的評審完全透明化，我們將會對比選手提交的 csv 文件，確認正確識別樣本數量，并按照如下公式計算得分，其中：
True：模型分類正確數量
Total ：測試集樣本總數量
本次大賽為了鼓勵更多開發者參與到疫情控制的支持中來，社區提供了基礎獎金池 5000 元，并設置了三種獎項，希望激勵更多開發愛好者參與進來。
其中，三種獎項包括了：
參與獎（30%）只要參與比賽，并提交結果大于標準分就能得獎金，其中標準分=35 分（基本參與就能過標準分哦）；
突破獎（20%）按照以下公式計算而得，其中 Pn-1 求和表示已經發放的突破獎獎金，Sn-Sn-1 表示本次得分和上次得分之差；
Ps：特別提醒，越早提交，突破分數越大，獎金越多！！！
排名獎（50%）總排名得分前 5 名，按照以下公式計算得獎。其中，T 為獎金時間系數；K 為排名獎金分配系數。
以上三種獎項均互不沖突，只要你動動小手，獎金簡直拿到手軟！
每日 24:00，我們也會將最新結果更新在官網排行榜上，你可以隨時隨地查看自己的排名情況。
更多信息，可進入參賽主頁查看：
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