Python YOLOv5 7.0 基于深度学习的口罩检测识别系统

 目录

1，演示视频和资源下载

1.1 演示视频

1.2 资源下载

2，数据集

3，代码

3.1 带 PyQt5 UI 的检测程序，基于YOLOv5 7.0

3.1.1 根据训练结果进行检测

3.1.2 自动保存每张图片/每帧的检测结果

3.1.3 筛选查看每张图片/每帧检测出来的目标对象

3.1.4 导出识别节录到excel表格

3.2 好用的脚本工具

3.2.1 VOC格式转YOLO格式（xml转txt）

3.2.2 YOLO格式转VOC格式（txt转xml）

3.2.3 数据集分割

3.2.4 根据标注画框

4，参考文档

4.1 设计报告

4.2 YOLOV5 CPU GPU运行部署说明

4.3 使用YOLOV5进行目标检测

4.4 YOLOv5性能评估指标

---

1，演示视频和资源下载

1.1 演示视频

口罩检测识别系统_哔哩哔哩_bilibili

1.2 资源下载

纯数据集（不带Python UI程序）下载：

【YOLO数据集】11200张佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸图片 VOC和YOLO格式，TXT和XML

带数据集和Python UI程序下载：

Python YOLOv5 7.0 带UI界面的基于深度学习的口罩检测识别系统，带数据集和设计报告，标注有xml和txt

2，数据集

     大约11200张佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸图片，其中带口罩的占60%~70%。标注的标签有VOC和YOLO两种格式，分别存储在xml和txt文件中。

3，代码

3.1 带 PyQt5 UI 的检测程序，基于YOLOv5 7.0