测试环境 vs2019 netframework4.7.2或者netframework4.8 ViewFaceCore 博客地址： blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135437180 视频演示： bilibili.com/video/BV1eK411x7wo/

C# 人脸检测 人脸比对 活体检测 口罩检测 年龄预测 性别预测 眼睛状态检测 效果介绍 https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/129403044

利用Pytorch，opencv进行人脸口罩佩戴检测，并且在视频流中显示出来。 里面包含代码文件(.py)，数据集文件和训练好的模型文件。如果感觉检测效果不是很好，可以自己重新训练。

yolo格式的口罩数据集 在我们的日常生活生产中，一些对安全和卫生有要求的车间，戴口罩是一个不可或缺的要求。为了保证生产车间的安全，确保车间的规则落实到位，我们引入了口罩检测，从而提醒员工派戴口罩

MATLAB口罩穿戴检测系统（未戴预警，语音播报，GUI界面，多过程图）仿真

1、我可以替代3名员工进行口罩检测，你会不会选我？ 2、我可以检测平面口罩，可以检测kn95口罩，可以检测kf94口罩，还可以检测其他异形口罩，你会不会选我？ 3、我的检测速度能达到100~160片/分，你会不会选我？ 4、我的检测过检率能达到99.998%，检测合格率99.97%，你会不会选我？

1、基于yolov5算法实现口罩识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、识别类别为：“戴口罩”，“不戴口罩” 4、大量数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

资源包含文件：设计报告word文档+源码 针对目标检测的任务，可以分为两个部分：目标识别和位置检测。通常情况下，特征提取需要由特有的特征提取神经网络来完成，如 VGG、MobileNet、ResNet 等，这些特征提取网络往往被称为 Backbone 。而在 BackBone 后面接全连接层***(FC)***就可以执行分类任务。但 FC 对目标的位置识别乏力。经过算法的发展，当前主要以特定的功能网络来代替 FC 的作用，如 Mask-Rcnn、SSD、YOLO 等。我们选择充分使用已有的人脸检测的模型，再训练一个识别口罩的模型，从而提高训练的开支、增强模型的准确率。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/124897861

口罩检测数据集，已由DK数据工作室处理好，已划分训练集和验证集，共8000张图片，可直接适用于YOLO目标检测代码

包括pascal格式和yolo格式