基于深度学习的口罩佩戴检测系统：从YOLOv5到UI界面实现

1. 引言

在COVID-19大流行和后疫情时代，口罩佩戴检测成为了公共场所安全管理的重要组成部分。传统的人工检测方式效率低下且成本高昂，而基于计算机视觉和深度学习的自动检测系统能够快速、准确地识别人员是否佩戴口罩，大大提高了检测效率。本文将详细介绍如何使用YOLOv5算法构建一个完整的口罩佩戴检测系统，包括数据准备、模型训练、性能优化以及用户界面开发。

2. 口罩检测数据集介绍

2.1 常用口罩检测数据集

MAFA (Masked Face) 数据集

MAFA数据集是中国科学院自动化研究所发布的一个大规模遮挡人脸数据集，包含30,811张图像和35,806个被遮挡的人脸。这些遮挡包括口罩、太阳镜、手等不同遮挡物，其中佩戴口罩的人脸占很大比例。

数据集特点：

• 多样化的遮挡类型
• 不同角度、光照条件下的图像
• 标注信息包括人脸位置、遮挡物位置和遮挡程度

Kaggle COVID-19 Mask Dataset

这是一个专门为口罩检测任务收集的数据集，包含两类图像：

1. 正确佩戴口罩的图像
2. 未佩戴口罩的图像

数据集特点：

• 相对较小的规模（约1,000张图像）
• 清晰的二分类标注