基于新冠疫情下的口罩检测数据集，包括有口罩、无口罩、正确佩戴、未正确佩戴等分类，可直接用于yolo5检测模型

[YoLoV3目标检测实战] keras+yolov3训练自身的数据集 本文用keras版本的yolov3来训练人脸口罩数据集，从而完成一个简单的目标检测。 首先先上目标检测效果，准备好了吗？ go！go！go！ 看到 目标检测的效果之后，你心动了吗？心动不如行动，让我们放手去干！撸起袖子加油干！ 一、环境要求 Python： 3.7.4 Tensorflow-GPU 1.14.0 Keras: 2.2.4 古人云：“工欲善其事必先利其器”。 我们首先要搭建好GPU的环境。有了GPU的环境，才能跑得快！！！ 这里为了方便，就用anaconda的conda命令来搭建环境，执行以下几条命

YOLOV5口罩检测数据集，含有训练集和测试集，标签为yolo格式的txt文件，每行表示一个目标，从左向右依次为labelid centerx centery w h

1. 本数据来源于MAFA dataset和WIDER FACE dataset。 2. 训练集共6120张图片，来自与MAFA的有3006张图片（基本都是戴口罩的图片）， WIDER Face的有3114张（基本都是不戴口罩的图片）。 3. 验证集共1839张图片，其中来自MAFA的有1059张图片， 来自于WIDER Face的共780张。