这个项目使用热门的目标检测算法yolov5算法，实现了对于戴口罩和不戴口罩的人脸识别需求，项目运行之后展示一个由qt技术编写的主界面窗口，项目可以实现图片和视频的检测。图片检测需要上传图片，系统会自动识别出图片中的人是否佩戴口罩。视频检测中包括实时监测和文件检测，实时监测可以通过摄像头直接识别出未佩戴口罩的人。在机器学习技术中，要想使得所训练的模型具有较高的准确度，其中一个关键就是要有足够量的数据让它进行一轮又一轮的学习，不断提取特征，分析，学习。在这个项目中，数据集文件夹为yolo_mask，数据集文件夹下分两个文件夹 images和labels，这两个文件夹分别存储图片数据和图片标签数据文件，这两个文件夹都分别下分test,train,val文件夹，分别表示测试集，训练集，验证集和其标注文件。在这个项目中，我们选用了2000张图片数据，其中训练集，测试集，验证集按照6：2：2的比例分配数据。将这些图片数据分别存储在，然后使用图形图像注释工具LabelImg对这2000张图片数据进行标注，标注完成之后会得到一系列的txt文件，这里的txt文件就是目标检测的标注文件。

人脸识别pt模型，模型准确率98%以上

yolov5网络剪枝代码

yolov5初始化配置+自定义数据集训练

【深度学习】基于YOLOv5的交通标志识别系统-gtsdb.zip 使用YOLOv5进行交通标志识别，并使用PyQt5制作了一个简易的可视化界面。使用的数据集为gtsdb，该数据量较少，仅用于测试实验使用。详细说明可见本人关于该系统的博客。

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t40 onnx model person cat dog

自己在项目中用到的数据集，总共2694张包括渣土车白天以及夜晚场景，txt格式标注，标注质量高，yolov5可以拿来直接进行训练测试，自己在此数据集训练的时候检测精度达到90%以上，此数据集进行项目demo测试以及视频图片测试完全没有问题。

yolov5/v7 车牌数据集

yolov5的字体，解压后对应将其放置在项目的根目录中 其网址下载路劲为：https://ultralytics.com/ass