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雷锋网 AI 源创评论按：在防疫特殊时期，出门佩戴口罩是极为有效的防御措施之一。但与此同时，在一些须要进行人脸识别的特殊情景，脱下口罩也无疑将很大程度上增长感染风险。
算法
所以针对佩戴口罩这类情形，如何利用当下人脸识别技术编写相应的 AI 算法，正是开发者们为进一步控制疫情贡献的巨大力量。
数据库
在此，AI 研习社也积极响应，特别推出奖金 5000 元的「肺炎疫情攻防战--口罩佩戴识别检测」挑战赛，为感兴趣的开发者们提供相应的竞赛平台。
安全
1、赛题与任务
目前，不少公众场合要求强制佩戴口罩，例如：机场车站、小区门禁、企业人脸打卡、工地安全检测等人员流动较密集的场合。所以，经过计算机视觉检测人物是否佩戴口罩有着重要的应用场景。
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本次「肺炎疫情攻防战--口罩佩戴识别检测」挑战赛中，参赛者的目标则是：使得所开发的模型从测试集图片中，准确识别图片中任务是否佩戴口罩。测试
开始时间：2020-2-28 09:00:00
编码结束时间：2020-3-29 23:59:59spa
图片来源：AI 研习社
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2、数据集介绍
本次比赛数据集来自 WIDER Face 和 MAFA。比赛的数据集包括了这两个数据集中部分数据，共计 7959 张图片；同时，测试标准分为 35 分。
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这两个数据集中，WIDER Face 数据集做为经常使用人脸检测数据库被开发者所熟知，而 MAFA 数据集则主要包含面部遮挡主题的数据。
WIDER FACE 数据集
WIDER FACE 数据集部分图片
WIDER FACE 数据集是一个面部检测基准数据集，其图像是从可公开得到的 WIDER 数据集中选择而来。
其中包含了 32,203 张图像，一共涉及到 393,703 个在姿式和遮挡方面具备高度可变性的面部识别。
并且 WIDER FACE 数据集基于 61 个事件类别进行组织，该 WIDER Face 数据库中包含的图片种类较为全面。
整个数据集中，全部图片的尺寸均小于 1024*1024，但部分图片包含的最小人脸为 10*10。于是，该数据集一般被用作进行较为精准的人脸检测模型训练。
MAFA 数据集
MAFA 数据集部分图片
而 MAFA（假装面孔）是一个遮罩的面部检测基准数据集，其图像是从 Internet 图像中收集的。
MAFA 包含 30,811 张图像和 35,806 张蒙面，数据集中的面部具备各类不一样的方向和遮挡度，而每一个面部的至少一部分被遮罩遮挡。
在标注过程当中，每张图像至少包含一张被某类型蒙面物遮挡的脸，而每一个被遮挡的脸的六个主要属性，包括：脸、眼睛和遮挡物的位置、脸部朝向、遮挡度和遮挡物类型。
舒适提示：数据集可拉至文末，进入参赛页面进行下载~
3、评审标准
最终提交结果文件以下所示，其中，第一个字段：测试集图片 ID--[0 , 1591]；第二个字段：图片中没有戴口罩数量；第三个字段：图片中戴口罩数量。
Ps：结果文件建议使用 UTF-8（BOM）编码~
（答案示例图片使用 Notepad++打开）
整个比赛的评审彻底透明化，咱们将会对比选手提交的 csv 文件，确认正确识别样本数量，并按照以下公式计算得分，其中：
True：模型分类正确数量
Total ：测试集样本总数量
4、奖项设置
本次大赛为了鼓励更多开发者参与到疫情控制的支持中来，社区提供了基础奖金池 5000 元，并设置了三种奖项，但愿激励更多开发爱好者参与进来。
其中，三种奖项包括了：
参与奖（30%）只要参与比赛，并提交结果大于标准分就能得奖金，其中标准分=35 分（基本参与就能过标准分哦）；
突破奖（20%）按照如下公式计算而得，其中 Pn-1 求和表示已经发放的突破奖奖金，Sn-Sn-1 表示本次得分和上次得分之差；
Ps：特别提醒，越早提交，突破分数越大，奖金越多！！！
排名奖（50%）总排名得分前 5 名，按照如下公式计算得奖。其中，T 为奖金时间系数；K 为排名奖金分配系数。
以上三种奖项均互不冲突，只要你动动小手，奖金简直拿到手软！
每日 24:00，咱们也会将最新结果更新在官网排行榜上，你能够随时随地查看本身的排名状况。
更多信息，可进入参赛主页查看：
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