Windows平台YOLOv4目标检测项目实操：人脸及口罩佩戴识别。

简介：
课程演示环境为Windows10操作系统，并配置了CUDA 10.2、cuDNN 7.6.5以及Python 3.7。此外，Visual Studio 2019和OpenCV 3.4也已安装完毕。对于希望学习Ubuntu系统并掌握YOLOv4技术的同学，建议参考《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》课程。该课程链接为https://edu..net/course/detail/28860。 当前，人脸口罩佩戴检测正日益受到重视，而YOLOv4作为一种强大且新兴的目标检测技术，备受关注。本课程旨在利用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。为了提供更丰富的学习资源，课程中包含了超万张已标注的、用于人脸口罩数据集。通过对这些数据集进行训练，训练后的YOLOv4模型能够对真实场景下的人脸口罩佩戴进行高精度、实时的检测。 本课程将详细介绍用于本项目超万张人脸口罩数据集的制作流程，涵盖使用labelImg标注工具进行标注以及如何运用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗等关键步骤。值得注意的是，本课程中使用的YOLOv4基于AlexyAB/darknet框架在Windows系统上进行了人脸口罩佩戴检测项目的演示。具体实施过程包括：安装YOLOv4、自动划分训练集和测试集、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、执行性能统计（包括mAP计算）以及进行先验框聚类分析等环节。