请详细说明如何结合YOLOv5与PyQt5，开发一个能够检测和区分佩戴和未佩戴口罩的人脸的完整系统？

为了开发一个基于YOLOv5的口罩检测系统，并通过PyQt5提供用户交互界面，您需要进行以下几个步骤：

参考资源链接：[深度学习口罩检测系统完整实现：带UI与数据集](https://wenku.csdn.net/doc/7kggkk6h4a?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保您已经安装了Python以及YOLOv5所需的依赖库，包括PyTorch和OpenCV。接下来，您需要准备和预处理数据集，这通常包括图片的收集、标注以及划分成训练集和测试集。数据集应该包含佩戴和未佩戴口罩的人脸图片，并且标注格式应该是YOLO或VOC格式，这取决于您选择的模型训练方式。

其次，开始模型的训练过程。由于您使用的是YOLOv5版本7.0，您需要下载对应版本的预训练权重，并根据您的数据集进行微调。这一步骤将涉及到配置训练参数、设置类别、定义损失函数以及选择合适的优化器等。

训练完成后，您将得到一个训练好的口罩检测模型。接下来，您需要编写检测程序，这将涉及到加载模型、对实时或静态图片进行推理，并输出检测结果。

最后，为了提供一个用户友好的界面，您将使用PyQt5框架来创建UI。这将包括设计界面布局、添加功能按钮（如加载图片、开始检测、显示结果等），并将其与检测程序相连接。

整个系统的实现是一个涉及深度学习、图像处理和用户界面设计的复杂过程。为了更好地理解和实现这个系统，您应该深入研究《深度学习口罩检测系统完整实现：带UI与数据集》这一资源。这份资料详细地介绍了每个环节的实现方法，包括设计报告、数据集的构建与标注、深度学习模型的训练以及基于PyQt5的用户界面设计。通过这份资料，您将能够获得从理论到实践的全面知识，从而成功地开发出一个完整的口罩检测系统。

参考资源链接：[深度学习口罩检测系统完整实现：带UI与数据集](https://wenku.csdn.net/doc/7kggkk6h4a?spm=1055.2569.3001.10343)