使用 YOLOv5 进行实时口罩检测

在本文中，我将解释关于使用名为 Yolo 和 Opencv 的深度学习算法进行实时口罩检测。Yolo 代表 You Only Look Once，是一种利用卷积神经网络 (CNN) 来检测对象的深度学习算法。

“YOLOv5是YOLO系列的最新产品。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进，其运行速度大幅提升，最快速度达到140帧/秒。同时，YOLOv5的体积较小，权重文件比YOLOv4小近90%，这使得YOLOv5可以部署到嵌入式设备上。与YOLOv4相比，YOLOv5具有更高的准确率和更好的小物体识别能力。”

首先，为了构建机器学习模型，我们需要一个数据集，其功能是用作口罩的训练数据。对于这个数据集，我们需要带有掩模和非掩模标签的数据图像，我们可以在 Google 上下载图像，然后使用此 GitHub 存储库上的脚本通过网络抓取来下载它们。有两种方法可以使用此脚本，第一种是下载 ZIP 或克隆存储库。