构建高精度人脸口罩检测辨识系统（基于YOLOv5模型与Pyside6界面）

深度学习技术在人脸口罩检测领域发挥着重要作用，通过该技术的应用，可以在日常生活中实现对人脸口罩目标的准确检测和定位。借助深度学习算法，我们能够以图片、视频、摄像头等多种方式进行目标检测识别，并提供了对检测结果的直观可视化，同时支持将检测结果导出为图片或视频。该系统采用了YOLOv5目标检测模型，并运用Pyside6库搭建了用户友好的界面，同时支持以ONNX、PT等模型格式输出权重模型。系统功能涵盖了训练模型的导入和初始化、置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测，以及对视频和摄像头的同样支持。除此之外，系统还提供了已检测目标列表、位置信息以及前向推理用时等实用功能。值得一提的是，该人脸口罩检测识别系统能够同时展示原始图像与检测结果图像，以及原始视频与检测结果视频，为用户提供全面而直观的信息。