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基于Yolov5的7000张照片训练而成的口罩识别模型

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简介：
本项目采用YOLOv5框架，利用7000张图片进行深度训练，构建了高效准确的口罩佩戴检测模型，适用于实时监控与智能分析场景。 识别率基本上能达到90%以上。

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  • 基于Yolov5的7000张照片训练而成的口罩识别模型
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    本项目采用YOLOv5框架，利用7000张图片进行深度训练，构建了高效准确的口罩佩戴检测模型，适用于实时监控与智能分析场景。 识别率基本上能达到90%以上。
     
  • 基于Yolov5的口罩检测模型训练完成
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    本项目成功开发了一个基于Yolov5框架的口罩检测系统。通过大量数据训练优化，该模型能够高效准确地识别图像或视频中的人脸及佩戴口罩情况，在疫情防控和公共安全领域具有广泛应用前景。 使用YOLOV5训练好的口罩检测模型的具体训练方法可以在我的博文中找到，《使用YOLOV5训练口罩检测模型》。
     
  • 基于YOLOv5的口罩数据训练模型
    优质
    本项目采用YOLOv5框架对包含人脸及佩戴状态的口罩图像数据集进行训练，旨在提升目标检测模型在复杂场景下的准确性和效率。 源码在 Github 上可以找到。教程可以在相关博客文章中查看。
     
  • 基于Yolov5的口罩数据集与模型训练
    优质
    本项目基于YOLOv5框架，利用特定口罩数据集进行模型训练和优化，旨在提升在各种场景下对口罩佩戴情况的检测精度。 使用Yolov5训练口罩识别的源码，包含7959张带有标签的口罩数据集。这些照片和标签位于源码yolov5-6.2-mask\data\mask路径下，并提供了已经训练好的模型可以直接应用。
     
  • 训练好的YOLOv5口罩检测模型 yolov5-master-5.0-mask.rar
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    本资源提供一个基于YOLOv5架构、专门用于口罩佩戴情况检测的预训练模型。该模型能够高效准确地识别图像中的人脸及其口罩佩戴状态，适用于疫情防控等多种场景下的应用需求。下载后请解压文件yolov5-master-5.0-mask.rar进行使用。 训练好的YOLOv5口罩检测模型，在配置好环境后可以直接运行。使用几千张数据进行了150轮的训练，最终得到的权重文件使得mAP达到了90%以上。PR曲线等图保存在runs文件夹中。配置好YOLOv5的环境之后就可以直接进行数据集和检测结果的操作了。
     
  • 基于Yolov5的口罩检测与识别数据集及训练模型（含标注数据）.zip
    优质
    本资源包含一个用于口罩检测的数据集及基于YOLOv5的预训练模型。数据集中含有详细的图像标注，便于快速上手进行相关研究和应用开发。 基于Yolov5的口罩检测识别数据集包括训练好的模型以及标注好的数据。整个数据集包含以下内容： - labels：所有图片对应的标签文件。 - photoes：经过整理后的图片数据集，原始图片来自特定来源。 - yolov5-master：存放Yolov5相关模型文件的文件夹。 - transmit.py：一个Python程序，用于快速将从GitHub下载的数据写入指定目录。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码及训练完成的模型.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于YOLOv5框架的口罩检测系统，包含定制化数据集、完整源码以及预训练模型。适用于快速部署与二次开发，助力人脸识别与公共安全领域应用。 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码、训练好的模型以及标注好的数据都包含在名为mask_detection_dataset_code_model.zip的文件中。该资源包包含了用于进行口罩佩戴情况检测的所有必要组件，适合于相关研究和开发工作使用。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码及训练完成的模型.zip
    优质
    本资源包包含一个用于口罩检测任务的数据集、YOLOv5框架下的代码文件以及通过该数据集训练得到的模型，适用于快速部署和测试。 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码以及训练好的模型和已标注的数据集现提供下载。此资源无需任何修改即可直接运行，并适用于毕业设计、课程设计及大作业项目，能够帮助用户获得高分评价。该包包含了所有必需的内容以确保项目的顺利进行与实施。
     
  • 基于YOLOv5的渣土车识别模型训练文件
    优质
    本项目介绍了一种基于YOLOv5框架开发的渣土车识别模型。通过大量的渣土车图像数据进行训练优化，该模型能够高效准确地在视频或图片中检测出渣土车辆，为智能交通监控和管理提供技术支持。 使用渣土车的模型文件，在YOLOv5(s)上训练了20000张图片。
     
  • 基于Yolov5的车辆识别及训练完成的Car模型与包含1000多张图片的数据集
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    本项目采用YOLOv5框架开发了车辆识别系统，并完成了名为Car的模型训练，使用了一个包含超过1000张图片的数据集。 训练好的YOLOv5汽车检测模型包括yolov5s和yolov5m两种版本的权重文件，这些模型是基于自动驾驶场景下的KITTI汽车检测数据集进行训练得到的。 该数据集中包含1000多张标注良好的城市交通场景图片，标签格式为xml和txt。类别名称定义为car，在配置好环境后可以直接使用。 此外，还提供了一些关于数据集及检测结果的相关参考内容。模型采用PyTorch框架，并且代码是用Python编写的。