口罩数据集yolov5数据集
描述
本仓库提供了一个口罩数据集，专门用于训练YOLO系列的模型。该数据集包含了标注文件（label文件），您只需设置数据集路径即可开始训练。数据集规模适中，类别分为两类：一类是佩戴口罩（mask），另一类是未佩戴口罩（unmask）。特别值得一提的是，数据集中还包括了未正确佩戴口罩的图片（例如戴口罩但露出鼻子的情况），这部分数据被归类为未佩戴口罩，具有极高的实际应用价值。
所有图片均由人脸识别模块切割出，仅包含人脸部分，这大大提高了训练的准确性。此外，数据集还进行了旋转操作以实现数据增强，确保模型在不同角度下都能有良好的表现。数据集格式可以是YOLO格式，也可以是VOC格式，方便您根据需求进行选择。
使用方法
- 下载数据集：直接从本仓库下载数据集文件。
- 设置路径：在您的YOLO训练脚本中，设置数据集路径。
- 开始训练：运行训练脚本，开始训练您的YOLO模型。
数据集特点
- 类别清晰：分为mask和unmask两类。
- 实际意义强：包含未正确佩戴口罩的图片，提高模型的实际应用能力。
- 高准确性：图片仅包含人脸部分，提高训练准确性。
- 数据增强：进行了旋转操作，增强数据多样性。
- 格式灵活：支持YOLO和VOC两种格式。
注意事项
- 请确保您的训练环境已配置好YOLO相关的依赖库。
- 数据集路径设置正确，避免训练过程中出现路径错误。
希望这个数据集能帮助您训练出高效的口罩检测模型！