008目标检测人脸和口罩是否佩戴
本次是使用yolov4目标检测做口罩的识别，包括已经做好标签的口罩数据集和整个代码的运行可以看bilibili
到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili
上效果图：
完整的demo文件
数据集放在了dataset文件夹下，有口罩原图和对应的xml标签文件
依次运行demo 01、02、03、04即可
01create_txt.py是对标签文件生成train.txt保存路径在黎明
02train.py是将txt中的路径读取训练模型保存在weights文件夹下
03predict.py是调用模型对单张图片的预测
04pyqt界面.py是可交互的ui界面，可打开本地文件夹选择要识别的图片
介绍：
YOLOv4（You Only Look Once version 4）是一种目标检测算法，用于在图像或视频中实时地检测和定位多个物体。它是YOLO系列算法的第四个版本，由Joseph Redmon和Alexey Bochkovskiy等人开发。
YOLOv4相比于其前身YOLOv3，在准确性和速度方面都有显著的改进。它采用了一系列的优化策略，包括使用更大的网络结构、引入新的特征提取模块、改进的数据增强技术以及更高级的训练策略。
YOLOv4的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过预测目标的边界框位置和类别信息来完成检测任务。该算法将输入图像划分为一个固定大小的网格，并对每个网格单元预测出多个边界框及其对应的置信度和类别概率。然后，根据置信度进行筛选和非极大值抑制，最终得到检测结果。
YOLOv4在网络结构方面采用了CSPDarknet53作为主干网络，该网络结构具有更强的特征表达能力。此外，它还引入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）、PANet（Path Aggregation Network）等特征提取模块，有助于提高模型对小目标和不同尺度目标的检测精度。
YOLOv4在性能方面取得了显著的提升，能够实现更精确的目标检测，并且具有较快的推理速度。因此，它在许多应用领域，如智能监控、无人驾驶、人脸识别等方面具有广泛的应用前景。
b站视频包含：
001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码
002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch
003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet
004基于python的hog+svm实现目标检测
005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量
006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort
007CycleGAN_风格迁移+qt界面
008yolov4口罩目标检测识别
009中草药识别小程序
010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别
011汉字识别crnn_qt界面
012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面
013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测
014人脸识别打卡签到系统pyqt界面
015连续的手写中文汉字识别CRNN-多行汉字识别
016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等
017手势识别_ui界面
018深度学习之微表情识别
019动物识别检测网页版
020pyqt5实现手写中文数字识别
021微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版
022微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN网页版
023微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN视频流版
024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版
025目标检测表情检测识别yolov5pyqt_python
026人脸表情识别网页版
027目标检测小程序识别表情_人脸识别
028yolov5视频检测_人脸识别表情识别
030图像分割批量转化json格式数据集mask或图像轮廓提取
031蝴蝶品种识别pyqt系统界面
032基于深度学习的蝴蝶品种识别网页版本
033基于hwdb手写汉字数据集的识别检测
034基于深度学习识别hwdb汉字数据集
035目标检测水下渔网
036中药饮片识别小程序python卷积网络训练模型识别
037基于深度学习识别中药饮片数据集网页版
038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面
039花卉识别小程序
040基于svm+hog机器学习的行人检测
041基于深度学习的扫地机器人检测垃圾
042基于深度学习的手指静脉识别
043基于卷积网络的垃圾分类识别检测
044基于深度学习的鱼类检测
045基于卷积神经网络的94种矿石识别
046基于深度学习的杂草检测
047万能图像处理小助手1.0_python可视化交互按钮图像批量处理数据集扩增等
048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测
049万能图像处理小助手1.1_傅里叶变化_椒盐噪声_直方图均衡等图片批量处理
050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面
051通过人工智能技术识别鸟类品种网页版本
052基于python的hog+svm实现混凝土裂缝目标检测
053基于深度学习的混凝土裂缝检测
054基于python的人脸识别检测
055基于python目标检测的小程序交互+田间杂草检测
056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score
057基于python的舌象舌头判断是否病变
058基于python深度学习AI的车辆车高_车宽_横截面积检测
059基于python深度学习对人体身高预测
060基于深度学习的建筑物房屋检测
061基于深度学习的建筑物高度检测
062基于深度学习的车牌检测
063基于深度学习和ocr的车牌识别
064python深度学习的街头文本检测
065python的街头文本识别检测
066基于python深度学习的街头汉字文本检测
067基于python的街头汉字文本识别检测
068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本
069基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测小程序版本
070基于python深度学习的服装图像分类pyqt版本
071基于卷积神经网络mobilenet的服装图像分类小程序版本
072基于深度学习的遥感船舶检测
073基于CNN卷积神经网络的柑橘生长形态检测pyqt版本
074基于深度学习的柑橘品级分类小程序版本
075基于深度学习的人脸年龄识别pyqt版本
076基于python深度学习的人脸年龄识别小程序版本
077织物污渍瑕疵检测
078基于python深度学习的水果香蕉品质检测
079基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
085基于目标检测的马路坑洼积水检测
086基于卷积神经网络的安全带是否佩戴检测
087基于深度学习的工地安全帽检测
088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
090基于深度学习的车辆速度检测