Yolov5实现人脸口罩佩戴检测指南_yolov5实现口罩人脸识别

大家好，我是CSDN的一名博主。今天我将向大家介绍如何使用Yolov5进行人脸口罩佩戴检测。通过这个教程，你将学会如何使用Yolov5构建一个实时检测人脸口罩佩戴情况的系统。

一、环境准备

1. Python 3.7 或更高版本
2. PyTorch 1.7 或更高版本（支持GPU版本）
3. OpenCV
4. Yolov5

首先，我们需要安装所需的库：

pip install torch torchvision opencv-python

 接下来，我们需要下载Yolov5的源代码：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

二、数据准备

1. 下载口罩检测数据集，例如：Mask_Wearing_Dataset。
2. 将数据集按照Yolov5的要求进行标注和划分，分为训练集和验证集。标签格式为：class_id x_center y_center width height，其中class_id为类别标签，0表示未佩戴口罩，1表示佩戴口罩。

三、训练模型

1. 下载预训练模型，以便于进行迁移学习。你可以在Yolov5 releases页面找到适合的预训练模型。

2. 准备Yolov5的配置文件。在yolov5目录下，复制一份models/yolov5s.yaml，并命名为models/mask_detector.yaml。修改mask_detector.yaml中的类别数目为2。

3. 训练模型。将数据集路径和配置文件路径替换为你实际的路径：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data dataset.yaml --cfg models/mask_detector.yaml --weights yolov5s.pt --name mask_detector
```
 
其中，`dataset.yaml`是描述你的数据集的文件，格式如下：
 
````yaml
train: path/to/train/images
val: path/to/val/images
nc: 2
names: ['no_mask', 'mask']
```

训练完成后，模型权重保存在runs/train/mask_detector/weights目录下。 

四、实时检测

将Yolov5源码中的--source中的default改为0即可调用摄像头实现实时检测。 

parser.add_argument('--source', type=str, default=0, help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')#ROOT / 'data/images'

部分检测效果 

数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1-_QjcQH_2R1C7swZh5VDIg 
提取码：h40u 

 权重文件： Yolov5口罩检测权重文件资源-CSDN文库