高精度人脸口罩检测识别系统搭建（基于YOLOv5模型与Pyside6界面）

基于深度学习的人脸口罩检测识别系统可用于日常生活中检测与定位人脸口罩目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。另外人脸口罩检测识别系统同时支持原始图像与检测结果图像的同时展示，原始视频与检测结果视频的同时展示。 【高精度人脸口罩检测识别系统】是基于深度学习技术，特别是使用了YOLOv5模型进行目标检测，结合Pyside6库构建用户界面的实用系统。该系统旨在日常生活和野外环境中检测和定位佩戴口罩的人脸，适用于图片、视频和摄像头输入的实时目标检测和识别。通过深度学习算法，它能够精准地检测出图像或视频中的人脸并判断是否佩戴口罩，同时支持检测结果的可视化和导出。 **YOLOv5模型**是YOLO系列的第五代版本，它是一种高效的单阶段目标检测算法。YOLOv5以其在速度和准确性上的显著优势而备受推崇，能够快速地处理图像并输出检测结果。它的开源代码可以在GitHub上找到，便于研究者和开发者进行定制和优化。 **Pyside6库**则用于构建系统的用户界面，使得操作更加直观易用。用户可以通过界面导入训练好的模型，调整置信度和IOU阈值，上传图像或视频进行检测，并查看检测结果。此外，系统还支持摄像头的实时检测，检测结果的可视化展示，以及结果的导出功能。 **系统功能详解：** 1. **模型导入与初始化**：用户可以选择.pt、.onnx或.engine等不同格式的训练权重文件，初始化模型以进行人脸口罩检测。 2. **置信度与IOU阈值**：用户可以调整这两个参数，以控制检测的严格程度，更高的置信度意味着只有更确定的检测才会被输出，而IOU（Intersection over Union）则用于衡量预测框与真实框的重合程度。 3. **图像与视频处理**：系统支持上传图像或视频进行口罩检测，检测结果会以可视化形式展示，并可导出检测结果。 4. **摄像头检测**：系统能连接摄像头进行实时检测，同样提供可视化结果。 5. **目标列表与位置信息**：系统会显示已检测到的目标列表，包括每个目标的位置信息。 6. **前向推理用时**：系统记录每次检测的处理时间，这对于评估模型的运行效率至关重要。 此外，该系统的设计考虑到了用户体验，界面简洁明了，功能布局合理，方便用户快速上手。值得注意的是，随着YOLO系列算法的持续更新，如YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8，作者承诺会将最新的检测算法应用到系统中，以保持系统的先进性和准确性。 为了运行此系统，需要搭建特定的环境，包括安装YOLOv5源码库、创建并配置Anaconda环境（包含Python 3.8、torch和torchvision）、安装Pyside6库以及其他依赖包。对于Windows用户，还需要特别处理pycocotools的安装。 这个基于深度学习的高精度人脸口罩检测识别系统结合了YOLOv5的强大目标检测能力和Pyside6的用户友好界面，为口罩检测提供了一种高效且易用的解决方案，适用于各种场景的需求。