深度学习人脸口罩检测系统：YOLOv5与Pyside6实现

"该资源提供了一个基于深度学习的高精度人脸口罩检测识别系统的构建方法，主要使用了YOLOv5模型进行目标检测，并通过Pyside6库创建用户界面。系统支持图片、视频和摄像头输入，能进行实时检测并显示可视化结果，还允许导出检测结果。此外，它还具有灵活的参数调整功能，如置信度和IOU阈值，以及前向推理时间的记录。系统兼容ONNX和PT模型，方便模型的部署和应用。" 在深度学习领域，目标检测是一项关键任务，而YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效和准确性而备受关注。YOLOv5是这一系列的最新版本，相较于之前的版本，它在速度和精度上有了显著的提升。该系统选择YOLOv5作为核心检测模型，利用其强大的特征提取能力和实时性，可以快速准确地检测出图像中的人脸并判断是否佩戴口罩。 Pyside6是一个用于构建图形用户界面的Python库，它是Qt库的Python绑定，使得开发者能够轻松创建美观且功能丰富的应用程序界面。在这个系统中，Pyside6被用来设计和实现用户交互界面，用户可以通过界面上传图片或视频，调整检测参数，查看检测结果，并进行导出。 系统支持多种功能，包括： 1. **模型导入与初始化**：用户可以导入训练好的YOLOv5模型，进行口罩检测的初始化设置。 2. **参数调整**：系统允许用户自定义置信分数和IOU阈值，以控制检测的严格程度。 3. **图像处理**：支持上传图片进行口罩检测，并可视化展示检测结果，同时可导出检测结果。 4. **视频处理**：同样支持视频文件的检测，同样提供可视化结果和导出功能。 5. **摄像头检测**：系统可以接入摄像头进行实时口罩检测，并实时显示检测结果。 6. **信息记录**：系统记录已检测目标的列表和位置信息，以及前向推理的时间，提供详尽的检测过程信息。 对于初学者来说，此资源不仅提供了实现高精度人脸口罩检测识别的完整代码，还包含详细的使用教程，有助于理解和学习深度学习在实际项目中的应用。同时，考虑到YOLO系列算法的持续更新，作者承诺会发布将检测算法更新至最新版本（如YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8）的代码，保持系统的前沿性。 这个基于YOLOv5和Pyside6的人脸口罩检测识别系统为实际应用场景提供了一个实用且高效的解决方案，同时也为深度学习和计算机视觉的学习者提供了宝贵的实践素材。