使用fasterrcnn实现口罩检测，fasterrcnn基于keras搭建，训练需要口罩数据集，数据集必须是VOC格式，预测需要权重文件，权重文件已经存在

使用yolov5训练口罩检测使用的训练集，已经清洗过，可直接下载使用

针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。
包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型2000张标注好的数据+讲授视频更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887

1.本数据来源于MAFAdataset和WIDERFACEdataset。
2.训练集共6120张图片，来自与MAFA的有3006张图片（基础都是戴口罩的图片），WIDERFace的有3114张（基础都是不戴口罩的图片）。
3.验证集共1839张图片，其中来自MAFA的有1059张图片，来自于WIDERFace的共780张。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。