基于PyTorch+YOLOv4的口罩佩戴检测，附数据集
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2020-10-06 19:46
向AI转型的程序员都关注了这个号???
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。
数据集一部分来源于参考部分，另一部分为自己手动收集与标注，共1200张训练集，600张口罩佩戴，600张未佩戴口罩；400张测试集，200张口罩佩戴，200张未佩戴口罩。利用YOLOv4在数据集上冻结backbone训练了25个epoch，解冻后再训练了25个epoch，测试mAP为80.75%。检测效果如下
代码及运行教程，训练模型，数据集 获取：
关注微信公众号 datayx 然后回复 口罩 即可获取。
AI项目体验地址 https://loveai.tech
使用
检测图片
使用Jupyter Notebook打开predict.ipynb，设置好图片路径后，运行detect_image()函数即可。
检测视频
使用Jupyter Notebook打开predict.ipynb，设置好视频路径后，运行detect_video()函数即可。
训练
下载预训练模型。
使用Jupyter Notebook打开train.ipynb，设置好数据路径、模型路径以及超参数后，即可进行训练。
评估
使用Jupyter Notebook打开eval.ipynb，设置好测试集路径后，运行即可生成detection-results和ground-truth。
再运行mAP目录下的main.py，即可计算mAP等结果。
训练&评估结果
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