YOLOv5口罩检测模型 (融合Transformer+已调参优化)
简介
本仓库提供了一个经过优化的YOLOv5目标检测模型，专门用于检测人脸是否佩戴口罩。该模型融合了Transformer的注意力机制，并已经过调参优化，能够在较高的准确率下识别人脸是否佩戴口罩。
模型特点
- 融合Transformer注意力机制：模型在YOLOv5的基础上，引入了Transformer的注意力机制，提升了对复杂场景的检测能力。
- 已调参优化：模型已经过精心调参，能够在较短的训练时间内达到较高的检测精度。
- 高准确率：模型在测试集上的mAP（平均精度均值）达到了约96%，能够有效识别人脸是否佩戴口罩。
- 可继续优化：用户可以根据需要修改损失函数，进一步优化模型的性能。
文件结构
- best.pt：预训练的YOLOv5模型权重文件，放置在主目录下。
- 其他文件：包括模型配置文件、数据集配置文件等，具体文件结构请参考仓库内的文件列表。
使用方法
- 下载本仓库中的
best.pt文件。 - 使用YOLOv5框架加载该模型权重文件进行推理或继续训练。
- 根据需要修改损失函数或其他参数，进一步优化模型性能。
注意事项
- 本模型基于YOLOv5x版本，训练时间较长，但检测精度较高。
- 模型在特定数据集上训练，建议在实际应用前进行适当的微调。
贡献
欢迎大家提出改进建议或贡献代码，共同提升模型的性能。
许可证
本仓库中的资源文件遵循开源许可证，具体请参考LICENSE文件。