yolov5口罩检测数据集下载

### 使用YOLOv5进行口罩检测的数据集训练指南 #### 1. 安装依赖环境 在开始之前，确保安装了必要的Python库以及YOLOv5所需的依赖项。可以通过以下命令克隆YOLOv5仓库并安装所需包： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` #### 2. 数据集准备 为了成功训练YOLOv5模型，需要按照指定结构组织数据集[^3]。 ##### 2.1 文件夹结构 构建如下所示的目录结构： ``` Dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 其中`images/train`和`labels/train`分别存储用于训练的图片及其对应标注文件，而`images/val`和`labels/val`则用于验证阶段。 ##### 2.2 划分训练与验证集 将收集到的所有图片划分为训练集（通常是80%）和验证集（剩余20%），同时保证每张图片都有对应的`.txt`标注文件[^4]。如果原始数据未按此方式整理，则需编写脚本完成这一过程。例如，可参考相关文章中的方法实现自动化划分[^4]。 #### 3. 配置数据路径 创建一个新的yaml文件（如`mask_datas.yaml`），定义数据集的具体位置及类别信息： ```yaml train: path/to/Dataset/images/train val: path/to/Dataset/images/val nc: 2 # 类别数量 names: ['no-mask', 'mask'] # 类别名称列表 ``` 注意替换`path/to/Dataset`为实际存放数据的位置[^4]。 #### 4. 调整超参数设置 编辑或新建一个配置文件（如`models/mask_yolov5.yaml`），设定网络架构细节和其他必要参数。对于简单的二分类任务，默认值可能已经足够好用，但如果想进一步优化性能，可以尝试调整anchor boxes等高级选项[^4]。 #### 5. 开始训练 运行官方提供的训练脚本来启动整个流程。以下是基本指令模板： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data mask_datas.yaml --cfg models/mask_yolov5.yaml --weights yolov5s.pt --name custom_mask_detection_run ``` 这里解释几个重要参数的意义： - `--img`: 输入图像尺寸大小； - `--batch`: 批处理样本数； - `--epochs`: 总迭代轮次数目； - `--data`: 前面提到过的数据描述yaml文档地址； - `--cfg`: 自定义模型设计方案说明档位址； - `--weights`: 初始化预训练权重来源，推荐先加载通用版本再微调至具体应用场景下[^5]。 完成后会在runs/train/{run_name}/weights/找到多个保存下来的checkpoint文件，比如best.pt代表最佳表现的那个epoch所保留下来的结果[^2]。 #### 6. 测试评估 最后通过下面这条语句执行推理操作查看最终成果如何： ```bash python detect.py --source path_to_test_image_or_video --weights runs/train/custom_mask_detection_run/weights/best.pt --conf 0.25 ``` --- ###

### YOLOv5口罩检测的数据集与Python实现 #### 获取数据集 对于YOLOv5的人脸口罩佩戴检测项目，可以采用公开可用的口罩检测数据集。这些数据集中包含了标注好的戴口罩和未戴口罩的人物图像。通常这类数据集可以从Kaggle等平台获得，也可以自行收集并按照特定格式整理成适合YOLO使用的标签文件[^1]。 #### 准备环境与安装依赖库 在开始之前，需确保已准备好合适的开发环境。这包括但不限于安装Anaconda来管理虚拟环境、通过pip安装必要的Python包如torchvision, opencv-python等支持计算机视觉操作的基础库。另外还需要克隆官方GitHub仓库中的YOLOv5源码到本地机器上以便后续调用其API接口进行定制化修改[^2]。 #### 配置YOLOv5模型参数 针对具体应用场景调整超参数设置非常重要。比如学习率的选择会影响收敛速度；锚框尺寸则决定了不同尺度物体预测效果的好坏。此外还要注意定义好类别名称列表（即classes.txt），它指定了所关心的目标种类，在此案例里就是“with_mask” 和 “without_mask”。 #### 编写训练脚本 下面给出一段简单的Python代码片段用来启动YOLOv5的训练过程： ```python import torch from pathlib import Path if __name__ == '__main__': weights = 'yolov5s.pt' # 初始权重路径 data_cfg = '../data/mask.yaml' # 数据配置文件位置 hyp = 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml' opt = { "img-size": (640, 640), "batch-size": 16, "epochs": 300, "device": '', "exist-ok": False, "cache-images": False, "multi-scale": True, "single-cls": False, "rect": False, "cos-lr": False, "sync-bn": True, "quad": False, "workers": 8, "project": 'runs/train', "name": 'exp', "upload_dataset": False, "bbox_interval": -1, "save_period": -1, "artifact_alias": "latest" } from yolov5.train import train train(opt=opt, weights_or_checkpoint_path=Path(weights), data_config=data_cfg, hyperparams=hyp) ``` 这段程序设置了多个选项来自定义训练流程，并最终调用了`train()`函数执行实际的学习任务[^4]。 #### 测试与部署 完成上述步骤之后就可以利用测试图片验证模型性能了。可以通过运行如下命令加载预训练模型并对单张或多张照片实施推理运算得出结果可视化图示： ```bash python detect.py --source path_to_test_image_folder --weights runs/train/exp/weights/best.pt ``` 以上便是关于如何运用YOLOv5框架开展人脸口罩佩戴状况监测工作的概述说明[^3]。