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本文基于YOLOv5算法设计了一个口罩佩戴检测系统，旨在通过深度学习技术提升公共场景下的疫情防控效率。系统采用850张标注数据（包含佩戴口罩、未正确佩戴和未佩戴三类），通过数据增强和80/20划分训练集与验证集。详细阐述了YOLOv5网络结构、训练流程及预测实现，并展示了包括准确率、召回率等性能指标。实验结果表明，该系统能有效识别口罩佩戴状态，具有实际应用价值。最后通过PyQt实现了图形化交互界面
