基于YOLOv11的口罩佩戴检测系统（含完整程序与数据）

简介：
本项目开发了一种基于YOLOv11算法的高效口罩佩戴检测系统，并提供了完整的代码和训练数据集。 内容概要：本段落介绍了如何构建基于YOLOv11的实时口罩佩戴检测系统，并详细阐述了数据准备、模型训练、ONNX模型导出、性能评估、可视化评估以及GUI界面创建等全过程的方法。 适用人群：计算机视觉领域的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：本系统可在各类公开场合快速识别行人是否正确佩戴防护口罩，从而助力公共卫生防控措施的执行。 其他说明：该系统采用高准确度、速度快且易移植的技术方案，并附带用户友好的图形化工具以便于部署。 基于YOLOv11的口罩佩戴检测系统的开发涉及深度学习、计算机视觉和软件工程等多个领域的知识。YOLOv11（You Only Look Once）是目标检测算法的最新版本，其主要特点是速度快且准确性高，适用于实时目标检测任务。该项目以YOLOv11为核心，并结合具体应用场景——口罩佩戴检测，为公共卫生防控措施提供技术辅助。 开发该系统的过程涵盖了从环境搭建到最终用户界面的完整步骤。首先需要进行环境准备，配置深度学习和计算机视觉的开发环境并安装必要的软件包和工具库；然后是数据集准备阶段，包括搜集、清洗、标注以及划分训练集与测试集的数据工作，确保数据质量和多样性以提高模型泛化能力；接着创建数据集配置文件以便于后续训练过程中的读取和处理。之后进行模型训练，在深度学习框架中使用YOLOv11算法对口罩佩戴检测任务进行初步建模；接下来导出ONNX格式的模型，实现跨平台部署并提升可用性和可移植性；性能评估与可视化评估环节通过一系列指标（如准确率、召回率）来检验模型效果，并以直观方式呈现给开发者以便识别优缺点。最后创建GUI界面使非技术用户也能方便地使用该系统。 该项目的特点在于构建了一个高精度、快速响应且易于部署的技术方案，同时提供用户友好的图形化工具，便于在多种场合进行口罩佩戴检测的应用推广。适用人群为计算机视觉领域的开发人员和技术爱好者，他们可以借此深入了解目标检测模型的实际应用，并获得关于系统设计和实现的实践经验。 项目的具体实施步骤包括： 1. 环境准备：配置深度学习和计算机视觉开发环境并安装必要的软件包。 2. 数据集准备：搜集、清洗及标注数据，并将其划分为训练集与测试集。 3. 数据集配置文件创建：编写用于指导模型训练的数据读取方式和参数设置的配置文件。 4. 模型训练：使用YOLOv11算法对口罩佩戴检测任务进行初步建模。 5. 导出ONNX格式模型：将训练好的模型转换为跨平台使用的ONNX格式。 6. 性能评估：通过准确率、召回率等指标来评估模型性能。 7. 评估结果可视化：以图表形式直观展示性能评估的结果，帮助开发者分析和优化模型表现。 8. 创建GUI界面：开发一个图形用户接口使用户能够更加方便地使用口罩佩戴检测系统。 该系统的成功开发不仅促进了技术领域的创新与应用，还具备显著的社会价值，在当前全球公共卫生背景下有效辅助防控措施的执行及公共安全维护。