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基于PyTorch的戴口罩人脸检测与识别实现（附训练代码及数据集）

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简介：
本项目使用PyTorch框架，致力于开发一种高效的算法模型，专门针对佩戴口罩的人脸进行精准的检测和识别。除了核心源码外，还提供了宝贵的训练数据集以供研究参考。旨在促进相关领域的科研进展与实际应用。 使用Pytorch实现的戴口罩人脸检测与识别项目取得了较高的准确率，在ResNet50模型上可以达到99%左右，在轻量化版本MobileNet-v2上也能保持在98.18%左右。该项目还包括一个Android应用演示程序，用于体验戴口罩人脸识别的功能。

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  • 基于PyTorch的戴口罩人脸检测与识别实现（附训练代码及数据集）
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    本项目使用PyTorch框架，致力于开发一种高效的算法模型，专门针对佩戴口罩的人脸进行精准的检测和识别。除了核心源码外，还提供了宝贵的训练数据集以供研究参考。旨在促进相关领域的科研进展与实际应用。 使用Pytorch实现的戴口罩人脸检测与识别项目取得了较高的准确率，在ResNet50模型上可以达到99%左右，在轻量化版本MobileNet-v2上也能保持在98.18%左右。该项目还包括一个Android应用演示程序，用于体验戴口罩人脸识别的功能。
     
  • Yolov5_FaceMask：使用YOLOv5训练的戴口罩与未戴口罩人脸检测-源码
    优质
    Yolov5_FaceMask是一个基于YOLOv5的人脸是否佩戴口罩检测项目，提供详细的源代码和模型训练过程，适用于各类人脸识别应用场景。 yolov5_FaceMask：用于检测戴口罩或没戴口罩的人。该模型基于YOLOv5训练而成。
     
  • 戴眼镜检测与识别2：基于Pytorch的实现（包含戴眼镜数据集及训练代码）.txt
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    本项目介绍了一种使用PyTorch框架进行的眼镜佩戴者检测和识别方法，并提供了相关数据集和源代码，供研究和学习参考。 戴眼镜检测与识别包括以下内容： 1. 戴眼镜检测数据集。 2. 使用Pytorch实现的戴眼镜检测和识别方法，并提供训练代码及相应的数据集。 3. 在Android平台上的实时戴眼镜检测和识别功能，包含源码支持。 4. 通过C++语言实现实时的戴眼镜检测与识别系统，同样附带源码。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测与识别（附数据集及训练代码）
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    本项目采用YOLOv5框架进行安全帽佩戴检测与识别，提供详细的数据集和训练代码，旨在提升工地安全管理效率。 《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别（含数据集及训练代码）》：目前基于YOLOv5s的目标检测方法在佩戴安全帽的识别任务中取得了较好的效果，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，mAP_0.5:0.95为0.63。
     
  • 基于人脸识别的口罩佩戴检测系统.rar
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    本项目开发了一套基于人脸识别技术的口罩佩戴自动检测系统，能够有效识别个体是否正确佩戴口罩，并适用于公共场所进行防疫监控。 直接运行main.py文件即可开始程序。面对新型冠状病毒的全球流行趋势，我们认识到传染病防治在未来很长一段时间内仍然是疾病预防控制工作的重点任务之一。因此，在日常生活中佩戴口罩成为了保护自己与他人安全的重要措施。本次课程设计旨在通过人脸识别技术来实现人脸戴口罩的功能检测。 具体目标包括： 1. 在给定图片上完成对人脸加戴口罩的测试。 2. 根据所构建的模型提供相应的建议。 3. 展示仿真过程及结果。
     
  • 人脸检测与行人检测（二）：基于YOLOv5的实现（附数据集及训练代码）(复件).txt
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    本文详细介绍了如何利用YOLOv5进行人脸和行人检测的实践方法，并提供了所需的数据集以及训练代码，帮助读者轻松上手。 人脸检测与行人检测分为四个部分： 1. 介绍并提供了相关的人脸及人体数据集。 2. 使用YOLOv5模型进行人脸及行人的检测，并包含所需的数据集以及训练代码。 3. 在Android平台上实现实时的人脸和行人检测功能，提供源码支持。 4. 利用C++语言开发了可实时运行的人脸与行人识别系统，同样提供了完整的源代码。
     
  • RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集
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    本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。
     
  • 基于YOLOv5的数据集实现安全帽佩戴检测与识别（附带安全帽数据集及训练代码）
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    本项目利用改进版YOLOv5算法对工地工人是否正确佩戴安全帽进行高效准确的检测，提供完整数据集和训练代码以供参考。 使用YOLOv5实现佩戴安全帽的检测与识别，并提供包含佩戴安全帽数据集及训练代码的数据资源。
     
  • 人脸佩戴口罩的人工智能识别数据集
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    本数据集专为训练和评估人脸识别算法在佩戴口罩情况下的性能而设计，包含大量标注图像，旨在促进疫情期间及以后的相关技术研究。 基于口罩人脸数据设计相应的算法来检测和识别被口罩遮挡的人脸。该技术可以应用于社区封闭管理下的人员进出管控、车站与机场的人脸识别闸机系统以及带有人脸识别功能的门禁考勤设备，以适应佩戴口罩的情况。