深度学习使用的YOLO格式吸烟数据集，资源中包含训练代码，YOLO可直接训练， 数据集分为了test，vaild，train三中，test用于测试，val用于验证，train用于训练。 数据集中包含了两种类别，第一是Face（未吸烟），第二种是Smoke（吸烟） YOLO格式吸烟数据集是一种深度学习训练数据集，专为YOLO系列目标检测模型设计。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，因其速度和准确性而广泛应用于计算机视觉领域。该数据集的目的是识别和分类图像中的人物面部表情，具体区分是否处于吸烟状态。 YOLO格式的吸烟数据集按照不同的使用目的，被划分为三个主要文件夹：train、valid和test。其中，train文件夹包含了用于模型训练的图片和对应的标注文件；valid文件夹包含了用于验证模型准确性的图片和标注文件；而test文件夹则包含了用于模型测试的图片和标注文件。这种划分确保了在训练过程中，模型能够学习到足够的信息，同时通过验证集和测试集来评估模型的泛化能力和准确性。 数据集中的类别分为两类，分别是Face（未吸烟）和Smoke（吸烟）。这意味着训练好的模型将能够识别出图像中人物的面部表情是否属于吸烟行为。这样的数据集对于相关领域（如公共场所的健康监测、人群行为分析等）的研究和应用具有重要价值。 在使用YOLO格式的吸烟数据集时，需要具备一定的深度学习和计算机视觉基础知识，以及熟悉YOLO模型的工作原理。训练代码可能涉及数据预处理、模型配置、损失函数选择、训练过程监控和参数调优等方面。数据集的使用通常遵循以下步骤： 1. 数据准备：下载并解压YOLO格式的吸烟数据集，组织好文件结构。 2. 数据标注：确保所有的训练图片都配有准确的标注文件，标注文件中包含了对象的类别和位置信息。 3. 配置训练参数：设置YOLO模型的超参数，如学习率、批次大小、训练轮次等。 4. 训练模型：使用准备好的数据和配置文件开始训练过程。 5. 模型评估：使用验证集和测试集对训练好的模型进行评估，查看其在未见数据上的表现。 6. 应用部署：将经过评估的模型部署到实际应用中，进行实时的吸烟行为识别。 YOLO格式的吸烟数据集的可用性可从YOLOv5延续到最新的YOLOv8、甚至未来版本的YOLO，表明了其在目标检测领域的广泛兼容性和应用前景。随着YOLO系列算法的不断演进，这种数据集能够支持最新的技术进展，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，以研究和开发出更准确、更高效的吸烟行为识别系统。 由于数据集包含真实的面部图像，因此在处理和使用过程中，必须严格遵守相关的隐私保护法规和个人数据保护条例。对于数据集的使用，还需要确保获得必要的授权和许可。

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这个项目使用热门的目标检测算法yolov5算法，实现了对于戴口罩和不戴口罩的人脸识别需求，项目运行之后展示一个由qt技术编写的主界面窗口，项目可以实现图片和视频的检测。图片检测需要上传图片，系统会自动识别出图片中的人是否佩戴口罩。视频检测中包括实时监测和文件检测，实时监测可以通过摄像头直接识别出未佩戴口罩的人。在机器学习技术中，要想使得所训练的模型具有较高的准确度，其中一个关键就是要有足够量的数据让它进行一轮又一轮的学习，不断提取特征，分析，学习。在这个项目中，数据集文件夹为yolo_mask，数据集文件夹下分两个文件夹 images和labels，这两个文件夹分别存储图片数据和图片标签数据文件，这两个文件夹都分别下分test,train,val文件夹，分别表示测试集，训练集，验证集和其标注文件。在这个项目中，我们选用了2000张图片数据，其中训练集，测试集，验证集按照6：2：2的比例分配数据。将这些图片数据分别存储在，然后使用图形图像注释工具LabelImg对这2000张图片数据进行标注，标注完成之后会得到一系列的txt文件，这里的txt文件就是目标检测的标注文件。

数据集整合多种识别能力，支持安全帽、反光衣、抽烟、打电话、喝水、口罩等识别，部分关键词的识别精度有限，建议在这个基础上进一步优化调整。

 YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。大家对YOLOv5算法的创新性半信半疑，有的人对其持肯定态度，有的人对其持否定态度。在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。其实工业界往往更喜欢使用这些方法，而不是利用一个超级复杂的算法来获得较高的检测精度。本文将对YOLOv5检测算法中提出的改进思路进行详细的解说，大家可以尝试者将这些改进思路应用到其它的目标检测算法中。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「技术挖掘者」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/113789486

YOLOv5四种对应的模型，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOv5l，YOLOv5x，如果官网下载速度太慢，可以在这里进行下载，下载好后放入weights文件夹中，即可使用。

街上的路人，符合训练模型，与实际生活中的人无异，无摆拍。

基于yolov5和deepsort的智能交通监控系统，有详细注释和readme使用说明

本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

yolov5口罩检测，数据集训练结果，包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹中，附有代码和检测结果以及测试数据集，类别为戴口罩：face_mask 和不戴口罩。