疫情下口罩检测系统研发与实践：鲁凯的Pytorch项目

在本份名为"答辩PPT（鲁凯）.pptx"的文档中，主要讨论了2022年冬季短学期实践中的一项研究，针对新冠疫情背景下口罩规范佩戴的检测问题。该研究由学生鲁凯进行，专注于开发一个口罩检测系统，其目标是构建一个能够区分戴口罩与不戴口罩的数据集。 研究过程包括以下关键步骤： 1. **实践过程**: - **实践目标**：设计和实现一个Mask Detection System，用于照片和视频中的口罩识别。 - **数据集构建**：收集戴口罩与不戴口罩的照片和视频数据，按照6:2:2的比例划分为训练集、测试集和验证集，使用LabelImg进行手动标注，生成相应的txt文件与图片对应。 2. **模型训练**： - **工具选择**：采用PyTorch和Anaconda创建虚拟环境DFG1600，确保软件环境的隔离与管理。 - **模型配置**：利用YOLOv5框架，编写mask_yolov5s.yaml配置文件，指导模型训练。 - **训练过程**：在train/runs/exp2目录下进行训练，训练过程中会输出相关信息。 3. **模型评估与应用**： - **成果演示**：展示了系统的图片检测功能，能够识别图片中的口罩，以及视频和摄像头实时检测的能力。 - **不足与改进**：尽管实现了基础功能，但系统在多人场景下的口罩识别存在局限性，部分检测结果不够准确，整体识别准确度仍有提升空间。 4. **总结与反思**： - **学习收获**：通过实践，鲁凯对目标检测原理有了深入理解，掌握了基本的检测流程，并成功运用YOLOv5技术解决口罩识别问题。 - **未来方向**：认识到在复杂场景下提高口罩检测的精度是后续工作的重点，强调了持续改进的重要性。 这份报告详细介绍了鲁凯在疫情期间如何利用机器学习技术进行口罩检测系统的研究，从数据准备到模型训练，再到实际应用和问题分析，展现了理论知识与实践操作相结合的过程。