基于深度学习的口罩检测系统
简介
本资源文件提供了一个基于深度学习的口罩检测系统，该系统使用Python编写，并配备了一个清新的用户界面。系统能够通过训练好的口罩数据集，有效识别佩戴和未佩戴口罩的情况，适用于公共场所的实时监控。
功能特点
- 深度学习模型：系统基于YOLOv5深度学习模型，具有较高的检测精度和速度。
- 多场景支持：支持图片、视频和摄像头的口罩检测，适用于多种应用场景。
- 用户界面：提供了一个清新的Python实现的UI界面，方便用户操作。
- 结果可视化：检测结果可以实时显示在界面上，并支持结果的可视化展示。
- 用户管理：系统提供用户注册登录功能，方便用户管理和使用。
使用方法
- 环境配置：请确保安装了Python 3.8，并按照
requirements.txt文件中的依赖包进行安装。 - 运行界面：运行
runMain.py文件启动主界面，运行LoginUI.py文件进入登录注册界面。 - 检测功能：在主界面中选择图片、视频或摄像头进行口罩检测，结果将实时显示在界面上。
数据集
系统使用的口罩识别数据集包括训练集1200张、验证集400张、测试集400张，共计2000张图片。每张图像均提供了图像类标记信息，标注文件已转换为YOLO算法使用的txt格式。
代码结构
data：存放超参数配置文件。models：包含网络构建的配置文件和函数。utils：存放工具类函数，如loss函数、metrics函数、plots函数等。weights：存放训练好的权重参数。detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测。UI_rec：包含UI界面、图标及界面相关的代码程序。train.py：训练自己的数据集的函数。testPicture.py：读取设置的图片进行预测。testVideo.py：读取自定义路径的视频文件进行检测。requirements.txt：包含项目所需的依赖包版本。
注意事项
- 请确保使用Python 3.8版本，其他版本可能会导致依赖包不兼容。
- 运行前请确保所有依赖包已正确安装。
结束语
本资源文件提供了完整的口罩检测系统，适合新入门的朋友参考。希望该系统能够帮助大家在公共场所实现有效的口罩佩戴检测，提升公共安全。