YOLOv5实战口罩佩戴检测

YOLOv5实战口罩佩戴检测
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  • 课程介绍

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  • YOLOv5目标检测网络

    • YOLO目标检测技术发展史
    • YOLOv5网络架构和组件
    • YOLOv5-4.0和5.0更新
  • 人脸口罩数据集的制作

    • 现有人脸口罩数据集
    • windows上数据集制作-labelImg标注
    • windows上数据集制作-精灵标注助手标注
    • windows上数据集制作-第三方数据集清洗
    • ubuntu上数据集制作-labelImg标注
    • ubuntu上数据集制作-精灵标注助手标注
    • ubuntu上数据集制作-第三方数据集清洗
  • 口罩佩戴检测实战(Windows系统演示)

    • 安装软件环境
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv5
    • 准备数据集
    • 修改配置文件
    • 准备wandb训练可视化工具
    • 训练数据集
    • 测试训练出的网络模型及性能统计
  • 口罩佩戴检测实战(Ubuntu系统演示)

    • 安装软件
    • 克隆和安装YOLOv5
    • 准备数据集
    • 修改配置文件
    • 准备wandb训练可视化工具
    • 训练数据集
    • 测试训练出的网络模型及性能统计
    • YOLOv5-6.0项目更新
  • 课程总结

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  • 目标检测基础知识

    • 目标检测任务说明
    • 目标检测常用数据集
    • 目标检测性能指标

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    课时介绍

    训练数据集

    课程介绍

    人脸口罩佩戴检测(识别)是当前急需的应用,而YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv5实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv5可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度实时检测。

    本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法,包括使用labelImg和“精灵标注助手”标注工具以及使用Python代码对第三方数据集进行清洗。

    本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5,分别在Windows和Ubuntu系统上做人脸口罩佩戴检测的项目演示。具体项目过程包括:安装YOLOv5、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases(wandb)训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

    口罩数据集

    图片检测效果

    训练可视化

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