基于PyTorch+YOLOv4的口罩佩戴检测，附数据集

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????

机器学习AI算法工程   公众号：datayx

本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。

数据集一部分来源于参考部分，另一部分为自己手动收集与标注，共1200张训练集，600张口罩佩戴，600张未佩戴口罩；400张测试集，200张口罩佩戴，200张未佩戴口罩。利用YOLOv4在数据集上冻结backbone训练了25个epoch，解冻后再训练了25个epoch，测试mAP为80.75%。检测效果如下

代码及运行教程，训练模型，数据集  获取：

关注微信公众号 datayx  然后回复  口罩  即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech

使用

检测图片

使用Jupyter Notebook打开predict.ipynb，设置好图片路径后，运行detect_image()函数即可。

检测视频

使用Jupyter Notebook打开predict.ipynb，设置好视频路径后，运行detect_video()函数即可。

训练

下载预训练模型。

使用Jupyter Notebook打开train.ipynb，设置好数据路径、模型路径以及超参数后，即可进行训练。

评估

使用Jupyter Notebook打开eval.ipynb，设置好测试集路径后，运行即可生成detection-results和ground-truth。

再运行mAP目录下的main.py，即可计算mAP等结果。

训练&评估结果

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