请详细描述基于yolov5的口罩佩戴检测代码

基于Yolov5的口罩佩戴检测代码，主要分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：收集口罩佩戴和未佩戴的样本数据，对样本数据进行标注和处理，生成训练数据集和验证数据集。

2. 模型训练：使用Yolov5训练口罩佩戴检测模型，通过对训练数据集进行迭代训练，优化模型的参数和结构，使其能够准确地检测口罩佩戴情况。

3. 模型评估：使用验证数据集对训练出来的模型进行评估，计算模型的精度、召回率等指标，对模型进行调优。

4. 模型应用：将训练好的模型应用到口罩佩戴检测场景中，通过输入摄像头采集的图像数据，使用模型进行口罩佩戴检测，输出佩戴和未佩戴口罩的结果。

具体实现代码可以参考开源项目yolov5-mask-detection，该项目提供了基于Yolov5的口罩佩戴检测的完整代码和模型文件，可供开发者参考和使用。