labelImg，打开就会用。可直接标注生成yolo所需的txt文件！不需要再xml转成txt。有一点需要注意：文件路径和命名不能包含中文
2021-05-14 09:52:23
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面罩检测
使用YOLO网络（Darknet）和更快的R-CNN网络（PyTorch）在Google Colab中进行面罩检测。 检测到3类：正确佩戴的口罩，错误佩戴的口罩和未佩戴的口罩。
设置和执行YOLO：
在您的Google云端硬盘中创建名为yolov3的文件夹
下载数据集（ ， ）
执行jupyter Notebook
对于测试，请执行detection_utils.py或对视频进行检测，请执行detect_video.py您可以使用video_converter.py从视频创建数据集，从视频到图像或从图像到视频。
设置和执行PyTorch：
在您的Google云端硬盘中创建一个名为rcnn的文件夹，然后以zip格式上传数据集。
下载数据集（ ， ）
执行jupyter Notebook
预训练重量：
在Kaggle数据集上已经预先训练了 （和）网络和权重（方法
2021-05-13 17:10:28
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