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Control de acceso con detector de mascarillas | Python | Machine Learning | Raspberry pi | TFLite

#raspberryPI #TFLite #tensorflow #deeplearning Debido a la crisis sanitaria provocada por la enfermedad COVID-19, en este video construiremos un sencillo clasificador de images faciales para detectar el uso de mascarillas. Esta idea podria aplicarse en la construccion de un dispositivo de control de acceso industrial basado en esta tecnologia. Entrenaremos una red neuronal convolucional, para posteriormente desplegarla en un dispositivo Raspberry pi mediante el uso de TFLite. Este video tiene finalidad didáctica, de cara a un despliegue productivo real, recomiendo: * Utilizar un conjunto de entrenamiento mucho mas extenso cercano a las images que analizaremos (e.g. cámara de seguridad) * Utilizar una arquitectura más compleja y pensada para la inferencia en dispositivos, como por ejemplo MobileNet. ~~~~LINKS referidos en el video~~~~~~~~~~ Uso de MobileNet en TF 2.0 (Transfer Learning): https://www.tensorflow.org/api_docs/p... 👉Repositorio de imágenes utilizado: 👉https://github.com/prajnasb/observations Algunas imágenes utilizadas para ilustrar la convolucion y capa de maxPooling: 👉https://learning.oreilly.com/library/... Preprocesado de images en Keras: 👉https://keras.io/api/preprocessing/im... Sobre TensorFlow Lite: 👉https://www.tensorflow.org/lite Setup de Raspberry Pi: 👉https://projects.raspberrypi.org/en/p... Uso de camara USB standard en Raspberry: 👉https://www.raspberrypi.org/documenta... Sígueme en: 👉twitter: @luisvelasco 👉medium:   / velascoluis   👉github: https://github.com/velascoluis