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基于OpenVINO实现的口罩检测模型：face_mask_detection

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简介：
清理磁盘，的“网盘”确实非常实用，衷心感谢！基于OpenVINO实现的口罩检测模型face_mask_detection。

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  • 基于OpenVINO的口罩检测模型(face_mask_detection)
    优质
    face_mask_detection是一款基于OpenVINO框架开发的高效口罩佩戴情况识别工具。该模型能够快速准确地检测图像或视频中人员是否正确佩戴口罩，适用于多种场景下的疫情防控需求。 清空磁盘啦~，“网盘”非常好用，感谢！基于OpenVINO实现的口罩检测模型face_mask_detection也很实用。
     
  • 基于YOLOv3的口罩检测模型：YOLOv3_mask
    优质
    YOLOv3_mask是一款高效精准的口罩佩戴情况检测系统，它基于流行的实时目标检测框架YOLOv3开发，能够快速准确地识别图像或视频中人物是否正确佩戴口罩，在疫情防控中发挥重要作用。 YOLOv3_breath_mask是基于YOLOV3的口罩检测模型，专门用于在公共场所识别人员是否佩戴口罩，以应对2020年新型冠状病毒疫情。该系统使用人体作为参考点来进行口罩替代检测。 运行环境要求如下： - Python版本： 3.7.4 - Tensorflow-GPU 版本：1.14.0 - Keras版本： 2.2.4 为了获得最佳性能，建议在训练时选择高性能的GPU。否则可能会遇到速度慢或程序停止的问题。 数据集要求： 需要一个已经标注好的口罩检测数据集，包括.jpg图像文件和.xml标签文件。breath_anchors.txt中包含先验框大小信息，而breath_classes.tst则定义了数据集中对应的类别信息。 训练准备步骤如下： 1. 准备符合VOC格式的数据集结构。 2. VOCdevkit 目录下应包括以下子目录和内容： - ImageSets: 存放由voc2yolo3.py生成的列表文件 - Annotations: 包含所有的图片标注信息（xml标签） 确保数据准备充分，按照VOC格式组织好后即可开始训练。
     
  • 基于Yolov7的口罩检测算法模型
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    本研究提出了一种基于YOLOv7框架的口罩检测算法模型，旨在提升在复杂场景下对人脸佩戴口罩情况的识别精度与速度。 1. 训练好的YOLOv7口罩检测模型已准备好。 2. 模型存放在runs文件夹内。 3. 文件夹内部包含详细教程。 4. 精度达到约93%左右。 5. 提供多个训练好的模型可供选择使用。 6. 该模型可以识别三种情况：戴口罩、未戴口罩和没戴好口罩。
     
  • 基于Yolov5的口罩检测模型训练完成
    优质
    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OpenCV4和QT5的口罩检测实现.7z
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    本项目为一个利用OpenCV4和QT5技术开发的口罩检测系统。通过计算机视觉识别人脸并判断是否佩戴口罩，旨在提高公共安全和个人健康防护水平。项目文件以7z格式打包提供。 基于OpenCV实现口罩检测功能，可以实时检测人脸是否佩戴口罩，并使用QT设计GUI界面。所需环境包括openVINO（加速）、OpenCV4和QT5。
     
  • 基于FasterRCNN的面部口罩检测（MATLAB实现）
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    本研究采用Faster R-CNN算法，在MATLAB平台上实现了面部口罩的自动检测系统，为疫情防控提供技术支持。 本资源包含FasterRCNN目标检测的数据标注、模型训练、模型评估及模型应用的代码。
     
  • 口罩识别检测的MATLAB实现.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言来开发和实施口罩佩戴状态自动识别与检测系统的方法和技术。包含源代码及详细文档说明。 该课题是基于Matlab的口罩识别系统，在疫情之后成为一个新兴的研究领域。由于这是一个相对较新的研究方向，所以网络上可供参考的相关资料并不多。本设计采用颜色加形态学算法进行人脸检测，因为口罩通常是穿戴在脸部而不是手臂或胸部等其他部位。此外，该系统还具备人机交互界面，并需要进一步拓展功能。
     
  • 口罩识别检测的MATLAB实现.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言进行口罩佩戴情况识别的技术方案及其实现代码。包含人脸检测与口罩覆盖分析算法，适用于疫情防控和公共安全领域。 该课题是基于Matlab的口罩识别系统，在疫情之后成为了一个新兴的研究领域。由于这一领域的资料较少，本研究采用了颜色加形态学算法进行开发。首先需要实现人脸检测功能，因为口罩佩戴在脸部而不是手臂或胸部等其他部位。此外，设计中还包括了人机交互界面，并且还需要进一步拓展相关功能。