YOLOv5实战口罩佩戴检测
课时介绍
测试训练出的网络模型及性能统计
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。
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