戴口罩人脸检测和戴口罩识别(含Python Android源码): https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/125428609 ； 戴口罩人脸检测和戴口罩识别Android Demo APP体检： https://download.csdn.net/download/guyuealian/85771596 目前项目开发的戴口罩识别（face-mask recognition）的准确率还挺高的，在resnet50,可以高达99%的准确率，即使采用轻量化版本MobileNet-v2，准确率也可以高达98.18%左右。

1、YOLOv7口罩人脸检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、map达90%以上， 3、classes: face， mask 4、并包含口罩数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127146442?spm=1001.2014.3001.5502

戴口罩人脸检测和戴口罩识别Android Demo APP免费体检：https://download.csdn.net/download/guyuealian/85771596 戴口罩人脸检测和戴口罩识别整套项目（含数据，训练代码，Android源码）：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/125428609

这是戴口罩人脸检测和戴口罩识别Android Demo APP： 原文链接： https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/125428609 戴口罩识别的准确率还挺高的，采用轻量化版本MobileNet-v2，准确率也可以高达98.18%左右

原始数据来源于开源数据集AIZOO，标注了戴口罩人脸和不戴口罩人脸两个目标类别，可用于口罩人脸检测。原数据集的标签文件是.xml格式的，经过筛选整理后改成了YOLO适用的.txt文件，可直接用于YOLO系列算法训练。共7872张带人脸的图像，训练集中有6057张，测试集中1815张。

训练好的yolov5戴口罩人脸检测

支持人脸检测和口罩检测，IDE为vs2015，配置opencv3.4.1及以上，模型为caffe框架下训练所得，使用opencv的dnn进行推导，在一般设备上都可达到实时检测效果