基于YOLOV5的口罩检测系统如何构建？请详细说明数据集准备和模型训练的步骤。

构建基于YOLOV5的口罩检测系统是一个涉及数据准备、模型训练和验证的复杂过程。首先，你需要准备一个包含佩戴口罩和未佩戴口罩的图片数据集，这个数据集应包含各种环境和角度下的图片，以确保模型的泛化能力。接下来，进行数据标注，为每张图片中的口罩和面部特征标记边界框和类别标签。

参考资源链接：[YOLOV5口罩检测系统源码及预训练模型发布](https://wenku.csdn.net/doc/76jv0azgmf?spm=1055.2569.3001.10343)

在获得标注好的数据集后，可以开始训练YOLOV5模型。YOLOV5使用PyTorch框架，训练过程中需要设置合适的超参数，如学习率、批量大小、训练轮次（epochs）以及损失函数。训练完成后，需要评估模型的性能，通常使用精确度、召回率和mAP（mean Average Precision）等指标。

训练和评估过程中，可以利用YOLOV5提供的训练脚本来自动化许多步骤。训练完成后，使用测试集评估模型准确性，并通过调整模型参数或改进数据集来优化模型。

为了快速部署和应用，你还可以利用《YOLOV5口罩检测系统源码及预训练模型发布》这一资源。这个资源包含了经过训练的模型和完整的源代码，可以帮助你直接在自己的项目中部署和使用口罩检测功能。通过这些步骤，你可以构建一个有效的口罩检测系统，为公共卫生安全提供辅助。

参考资源链接：[YOLOV5口罩检测系统源码及预训练模型发布](https://wenku.csdn.net/doc/76jv0azgmf?spm=1055.2569.3001.10343)