课程演示环境：Windows10；CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》
课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28860
当前，人脸口罩佩戴检测是急需的应用，而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。
本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法，包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。
本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。
2021-09-01 12:13:43
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这就是一些戴口罩的人脸图片，适合一些小型的数据分析与训练，图片不多，大概500张，需要处理哦。没有积分的朋友留下邮箱给你。谢谢啦
2021-05-04 08:59:42
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约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片，含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接训练。
2021-04-12 11:05:53
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支持人脸检测和口罩检测，IDE为vs2015，配置opencv3.4.1及以上，模型为caffe框架下训练所得，使用opencv的dnn进行推导，在一般设备上都可达到实时检测效果
2021-04-02 15:08:08
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近8000张人脸口罩数据集 训练25轮的权重 给不方便训练的同学用来看效果
https://blog.csdn.net/bu_fo/article/details/110921169
2021-03-23 12:23:03
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该文件是用了330张正样本，1100左右负样本跑出的xml文件，个人觉得泛化性比较强，负样本与正样本的相似性应该要更大。后面会试验！这个效果总的来说可以识别人脸戴口罩。
2021-02-18 17:11:28
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