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YOLOv5 人脸口罩图像数据集含图片与文档，便于直接训练

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简介：
本数据集专为YOLOv5设计，包含大量标注的人脸及口罩图像，附带详细文档，方便用户快速进行模型训练。 这是一个基于Yolov5的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可以直接用于训练。该数据集中有约4000张不带口罩的人脸图片以及4000张带口罩的人脸图片，并且每个图像都有对应的标注文件，符合YOLOv5格式要求，可以立即投入使用进行模型训练。

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  • YOLOv5 人脸口罩图像数据集含图片与文档，便于直接训练
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    本数据集专为YOLOv5设计，包含大量标注的人脸及口罩图像，附带详细文档，方便用户快速进行模型训练。 这是一个基于Yolov5的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可以直接用于训练。该数据集中有约4000张不带口罩的人脸图片以及4000张带口罩的人脸图片，并且每个图像都有对应的标注文件，符合YOLOv5格式要求，可以立即投入使用进行模型训练。
     
  • 可用于直接训练的YOLOv5人脸口罩图片数据集
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    本数据集包含大量标记的人脸口罩图像，适用于基于YOLOv5的目标检测模型直接训练与优化，促进口罩佩戴识别技术的发展。 约4000张不带口罩的人脸图片加上4000张带口罩的人脸图片，包含有标注文件，并符合YOLOv5格式，可直接用于训练。
     
  • YOLOv5 人脸口罩图像数据集
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    简介：本数据集专为基于YOLOv5的人脸口罩检测模型训练和测试而设计，包含大量标注图片，涵盖各种佩戴情况及面部姿态。 约4000张不带口罩的人脸图片与4000张带口罩的人脸图片，包含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接用于训练。
     
  • YOLOv5 人脸口罩图像数据集
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    YOLOv5 人脸口罩图像数据集 是一个专为改进人脸识别与口罩检测技术而设计的数据集合，包含大量标注的人脸配戴口罩图片，适用于训练和评估深度学习模型。 YOLOv5 人脸口罩图片数据集包含约4000张不带口罩的人脸图片和4000张带口罩的人脸图片，并附有标注文件，符合YOLOv5格式，可以直接用于训练模型。
     
  • YOLOv5 人脸口罩图像数据集.rar
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    该数据集为YOLOv5设计，包含大量标注的人脸及口罩图像，旨在促进佩戴口罩情况下的人脸检测与识别技术研究。 【实例简介】包含约4000张不戴口罩的人脸图片及相同数量的戴口罩人脸图片，并附有标注文件，符合YOLOv5格式要求，可直接用于训练。 该数据集结构如下： ``` 4744300845369137808.zip ├── images │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_1012.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_1013.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_101.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_102.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_105.jpg │ └── ...（更多图片文件） ```
     
  • 基于YOLOv5的人脸口罩图片识别数据集（含9000多张标注图）
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    本数据集包含超过9000张人脸图像，并使用YOLOv5框架进行详细标注，旨在提升人脸识别中佩戴口罩情况下的准确率与效率。 数据集分为两个类别：“Mask”和“No Mask”。整个数据集中包含超过9000张图像及24975个带有标注的实例，并已按照训练、测试与验证三个部分划分，可以直接用于模型训练。这些图像的平均分辨率为0.49 MP，中位尺寸为750 x 600像素。为了提升模型性能，在数据集中还保存了每张图片在90度、180度和270度旋转后的版本作为额外的数据增强处理。
     
  • 基于Yolov5的口罩数据集与模型训练
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    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。
     
  • YOLOv5人脸口罩检测代码及预训练模型+QT界面+含8000条标注数据的人脸口罩数据集
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    本项目提供基于YOLOv5的人脸口罩检测系统，包括源代码、预训练模型和一个包含8000条标注记录的数据集，并集成QT图形界面。 YOLOv5人脸口罩检测项目包括代码、训练好的模型以及PyQt界面。该项目包含两个精度达90%以上的预训练模型，并附有各种训练曲线图及8000多张标注数据集，标签格式为VOC和YOLO，类别名称分别为face（人脸）与face_mask（佩戴口罩的人脸）。此外，项目中的qt界面支持图片、视频检测以及调用摄像头进行实时监测。该项目基于PyTorch框架，并使用Python编写代码。
     
  • YOLOv5目标检测及人脸口罩数据集（含8000张图片与标注文件）.zip
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    本资源包含YOLOv5模型训练所需的人脸口罩目标检测数据集，内含8000张图像及其对应的标注文件，适用于开发疫情防护等相关应用。 1. 资源描述：约4000张不带口罩的人脸图片及4000张带口罩的人脸图片，包含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接用于训练。 2. 资源特点：数据质量高、标注框精确度高，可以直接应用于yolo目标检测任务中。 3. 适用对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 4. 此资源集合由一位资深算法工程师提供。该工程师在某大型企业工作超过十年，精通Matlab、Python、C/C++和Java等多种编程语言，并专注于YOLO算法仿真研究。 5. 他擅长计算机视觉技术的应用开发、目标检测模型的构建与优化、智能优化算法的设计及实现，同时对神经网络预测分析、信号处理方法以及元胞自动机理论有着深入的理解。此外，在图像处理领域也积累了丰富的经验，包括但不限于智能控制策略设计和路径规划方案制定，并且在无人机相关技术研究方面也有独到见解。 6. 欢迎广大科研人员和技术爱好者与他交流学习。
     
  • 用于Yolov3人脸口罩检测的训练数据集
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    本数据集专为YOLOv3设计，包含大量标注的人脸及口罩图像，旨在提升模型在不同场景下准确识别佩戴与未佩戴口罩状态的能力。 我找了这个数据包很久，但由于一些原因无法下载。后来托远方的朋友帮忙下载，在这里分享给大家。