Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测(识别)_任务1:人脸口罩佩戴检测与识别 1)导入包模块(5分); 2)加载口罩佩戴识别模型和人脸

掌握使用YOLOv4进行人脸口罩佩戴检测(识别)的方法

课程演示环境：Windows10；CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29123
需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28860 

当前，人脸口罩佩戴检测(识别)是急需的应用，而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。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Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。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)和先验框聚类分析。