1、项目介绍
技术栈：
python语言、YOLOv8模型、PyTorch、PySide6界面、opencv、数据集

显示：类别数目、目标数目、帧率、模型
设置：模型选择、cond阈值、iou阈值、抽帧间隔、保存

支持：上传图片、视频、摄像投检测

2、项目界面
（1）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩

（2）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩

（3）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩

（4）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩

（5）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩

（6）摄像头实时检测

3、项目说明

3、项目说明
技术栈：
python语言、YOLOv8模型、PyTorch、PySide6界面、opencv、数据集

口罩佩戴检测可以应用于公共场所的安全管理、疫情防控监测等多种场景。YOLOv8是前沿的目标检测技术，它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功，进一步提升性能和灵活性。
本项目使用YOLOv8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。本项目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以及使用Python代码对第三方数据集进行清洗。训练后的YOLOv8可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度实时检测。项目提供PySide6开发的可视化演示界面，可实时检测图像、视频、摄像头中的口罩佩戴。
本项目分别在Windows系统上做项目演示。
包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、准备数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练数据集（合适的命令参数选择）、测试训练出的网络模型和性能统计、项目可视化演示界面。

4、核心代码

5、源码获取方式

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