口罩数据集（mask，nomask)，VOC格式，可用于目标检测等

YOLOv5项目有无后厨工作帽、后厨工作服和口罩六种数据标签的数据集。该压缩包包含两个文件夹，第一个为JPEGImages的文件夹，里面包含上述六种数据的图片，总共7392张图片。第二个为Annotations的文件夹，该文件包含所需的VOC格式，即为xml文件，对应第一个文件夹里面图片数据集，另外的txt文件注解了六种数据标签名字，比如nohat等等。如果需要python所需的TXT文件格式的，可私聊我无偿提供。下载该压缩包，无偿提供YOLOv5训练过程步骤教学，包括前期环境的部署，训练参数设置的讲解以及各种综合指标比如map或iou等等指标，也可绘制出各种指标图，比如precision或者recall图等等。其他检测识别目标项目均可提供训练过程教学，均为GPU训练。本人不是一些买项目的，是在校大学生一枚，相互学习才会有进步嘻嘻嘻。

已标注好的口罩数据集face、mask

人工智能-项目实践-图像识别-基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测自建口罩数据集分享 本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。

1、自己收集整理的经过剔除的口罩数据集总共4692张，并按照8:2进行划分； 2、戴口罩和不戴口罩的正负样本都有； 3、TXT格式标注文件，可以直接拿过来进行训练； 4、自己训练精度达到91%,满足项目需求；

1、YOLOv5人脸口罩检测，代码和训练好的模型，两种训练好的模型，并有pyqt界面，训练精度达90%多，内含各种训练曲线图，并有8000多张标注好的人脸口罩检测数据集，标签是VOC和YOLO格式的，类别名为face，face_mask两类； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、qt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的

适用于目标检测，共有853张口罩图片，标签格式为.xml，未划分训练集和验证集，可以根据自己的需求进行划分。

这是基于Yolov5标注的人脸与口罩数据集，包含图片和txt文档，可直接训练使用

源码在 Github:https://github.com/shitbro6/yolov5-pyqt5--mask-recognition-system/releases/tag/1.0 教程在 https://blog.csdn.net/qq_38737428/article/details/12307

这是一份自己打标的口罩数据集，里面有样本一共3000多个，图片2700多个，训练效果还不错，值得一试