1.1 摘要 🎈
口罩佩戴实时检测系统可以帮助公共安全、医疗卫生等领域的工作人员快速地识别人们是否正确佩戴口罩，提高疫情防控效率，减少病毒传播风险。本文基于YOLOv8算法框架，通过7959张训练图片（其中6367训练集，1592验证集），训练出一个可用于检测人群中口罩佩戴情况的有效识别模型（主要用于公共场所和交通枢纽的检测识别）。此外，为更好地展示算法效果，基于此模型开发了一款带GUI界面的基于YOLOv8的口罩佩戴实时检测系统，可用于实时检测人群中的口罩佩戴情况。该系统是基于Python和Pyside6开发，并支持以下功能特性：
- 系统背景和标题修改
- 模型权重导入和初始化
- 检测置信度和IOU调节
- 检测目标的信息展示
- 检测用时的统计展示
- 图片导入、检测、结果展示、导出和结束
- 视频导入、检测、结果展示、导出和结束
- 摄像头导入、检测、结果展示、导出和结束
- 用户可通过点击更换背景，选择想要更换背景的图片，系统便会自动更换壁纸；
- 用户可通过点击更换标题，然后在文字输入栏中输入想要更换的标题，然后点击确定，即可更改系统标题。
- 用户可通过点击模型选择，选择想要加载的系统模型；然后点击权重初始化即可完成模型的准备工作。
- 用户可通过点击图片中的选择，选择想要加载的图片文件；然后点击检测，等待弹出图片检测完成的提示框，再点击展示即可将对应的目标框展示在原始图片上，完成展示后，用户可手动点击导出将图片保存到指定位置，最后点击结束关闭图片展示区域。
- 相关展示信息，如耗时、检测目标数量、位置信息等可在检测信息一栏查看。
- 用户可通过点击图片中的选择，选择想要加载的图片文件；然后点击检测，等待弹出图片检测完成的提示框，再点击展示即可将对应的目标框展示在原始图片上，完成展示后，用户可手动点击导出将图片保存到指定位置，最后点击结束关闭图片展示区域。
- 相关展示信息，如耗时、检测目标数量、位置信息等可在检测信息一栏查看。
- 对于摄像头检测模块和视频检测模块原理类似。
- 注意：摄像头检测会自动调用电脑摄像头来进行检测任务。
第一步：安装Anaconda prompt、Pycharm（或者vscode)，参考：anaconda点击 pycharm点击
第二步：创建python环境
第三步：激活环境
第四步：安装ultralytics和pytorch
第五步：安装图形化界面库
第六步：打开系统界面
注意：此环境可同时满足YOLOv8的训练以及系统的运行
3.1 YOLOv8背景和技术原理🎈
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论文地址：（目前还在火速撰写中）
总结起来，YOLOv5和YOLOv8在架构和推理过程上有一些差异，包括主干网络、特征融合、检测头部、正负样本分配策略和损失函数等方面的差异。其中，在推理过程中，YOLOv5使用coupled head进行bbox解码，而YOLOv8使用decoupled head直接计算积分表示bbox。
4.1 数据集介绍🎈
4.2 模型训练🎈
数据准备完成后，通过调用detection_train.py文件进行模型训练，data参数用于加载数据集的配置文件，epochs参数用于调整训练的轮数，workers参数用于调整系统的并发能力，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：
4.3 结果评估🎈
4.4 模型推理🎈
5.1 项目完整目录🎈
本文涉及到的完整的程序文件：包括环境配置文档说明（训练和系统环境都适用）、模型训练源码、数据集、系统完整代码、系统UI文件、测试图片视频等，获取方式见文末。
5.2 项目获取方式🎈
5.3 作者介绍🎈
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