008yolov4口罩目标检测识别

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分类专栏： 深度学习 文章标签： 目标检测 YOLO 深度学习
于 2023-03-16 21:11:07 首次发布
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本次是使用yolov4目标检测做口罩的识别，包括已经做好标签的口罩数据集和demo仓库和运行可以看bilibili找008期

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上效果图：

完整的demo文件

数据集放在了dataset文件夹下，有口罩原图和对应的xml标签文件

依次运行demo 01、02、03、04即可

01create_txt.py是对标签文件生成train.txt保存路径在黎明

02train.py是将txt中的路径读取训练模型保存在weights文件夹下

03predict.py是调用模型对单张图片的预测

04pyqt界面.py是可交互的ui界面，可打开本地文件夹选择要识别的图片

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【yolov5目标检测demo】
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课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/29123 当前，人脸口罩佩戴检测是急需的应用，而YOLOv4是最新的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法，包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。 YOLOv4人脸口罩佩戴检测效果
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很抱歉，我不完全理解你的问题。您是想问如何使用PyQt5来创建一个界面，用于识别口罩的Yolov5模型吗？如果是这样，我可以给您提供一些指导。 首先，您需要使用PyQt5创建一个用户界面，例如使用QWidget或QMainWindow类。然后，在代码中加载您的Yolov5模型，通常使用Python的深度学习库PyTorch或TensorFlow。接下来，您需要在用户界面中添加一个图像控件，用于显示从摄像头或文件加载的图像。您可以使用OpenCV或PyQt5自带的QPixmap类来实现这一点。 在您的用户界面中添加一个按钮，用于启动图像识别功能。当用户按下按钮时，您可以使用您的已加载的Yolov5模型来识别图像中是否存在口罩。最后，您可以将结果显示在用户界面中，例如使用PyQt5的QMessageBox类或QLabel控件。 需要注意的是，开发一个有效的口罩识别应用程序需要对深度学习、计算机视觉和前端开发有一定的了解。
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