文章目录

前言

一、运行环境

二、环境配置

三、yolov5网络结构图介绍

四、损失函数

五、数据集

六、实验内容

1.实验框架

2.实验环境

3.实验结果

前言

佩戴口罩可以有效降低在和感染者有接触时可能被感染者感染的风险。目前，在一些公共场所，比如商场、超市、车站等地方的疫情防控主要依靠人工管理和监督。这样不仅管理效率低下而且造成大量的人力资源的浪费。可以在商场、超市等出入口安装人脸口罩自动检测系统来协助管理，这样可以大大提高效率，避免资源浪费，因此基于深度学习的人脸口罩检测项目的研究就有重要的研究意义。

运行环境

1.解释器：Python 3.8 版本, anconda4

2.开发环境： Pycharm

3.开发框架：pytorch

环境配置

1.anconda Python 解释器的配置

①win+r , 输入cmd,

②输入conda create --name yu python=3.8,yu就是我们安装过程的一个名字，后边我们也要找这个名字，自己定义就好，并且在安装途中，问yes or no 我们都选 yes，安装过程如下图：

③点文件+设置+项目+Python解释器