【源码】基于Python和YOLOv5的口罩检测系统

项目简介

本项目是基于Python和YOLOv5的口罩检测系统，借助深度学习技术达成对图像和视频里佩戴口罩情况的自动检测。项目涵盖从数据标注、模型训练、评估到图形界面应用的全流程方案，可用于大作业、毕业设计或实际应用场景。

项目的主要特性和功能

1. 口罩检测模型训练：以YOLOv5算法为基础，支持从数据标注到模型训练的全流程操作，能高效训练出高精度的口罩检测模型。
2. 多种检测模式：支持图片检测、视频检测与摄像头实时检测，可灵活适应不同应用场景。
3. 图形化界面：利用PyQt5构建用户友好的图形界面，便于用户进行实时检测和结果展示。
4. 模型评估与优化：提供模型性能评估工具，支持自动计算mAP、召回率、精度等指标，助力用户优化模型性能。
5. 数据增强与超参数优化：支持数据增强技术和超参数进化，进一步提升模型的泛化能力和检测精度。

安装使用步骤

1. 环境配置

确保已安装Anaconda和PyCharm，并配置好Python环境。按以下步骤配置项目所需环境： ```bash conda create -n yolo5 python==3.8.5 conda activate yolo5

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2

pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme ```

2. 数据准备

用labelimg工具对口罩检测数据集进行标注，标注完成后按以下目录结构放置数据集： YOLO_Mask └─ score ├─ images │ ├─ test # 测试集图片 │ ├─ train # 训练集图片 │ └─ val # 验证集图片 └─ labels ├─ test # 测试集标签 ├─ train # 训练集标签 ├─ val # 验证集标签

3. 模型训练

在项目根目录下执行以下命令开始训练模型： bash python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4 --device cpu 训练完成后，模型将保存在runs/train/exp目录下。

4. 模型评估

使用以下命令对训练好的模型进行评估： bash python val.py --data data/mask_data.yaml --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --img 640

5. 模型使用

通过以下命令使用训练好的模型进行检测： ```bash python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source data/images/fishman.jpg

python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source file.mp4

python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source 0 ```

6. 图形界面应用

修改window.py文件中的模型路径，然后运行以下命令启动图形界面： bash python window.py 通过图形界面，用户能实时查看摄像头或视频流中的口罩检测结果。

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