一、YOLOV5源码和口罩数据集的下载与导入

我是在github上下载的，地址是GitHub - ultralytics/yolov5 at v7.0，下载之后，我将其导入pycharm环境中，

数据集在roboflow上面下载的，地址是Computer Vision Datasets，点击如下图

 然后将数据集导出，到处时需要选择数据集的YOLOV5格式，如下

 下载下来后，我将数据集放入了pycharm的YOLOV5项目中，其中，口罩数据集中的data.yaml文件放到了data目录中，口罩数据集中的训练数据和校验数据（train和valid目录）到了YOLOV5项目的直接目录中，如下

 train和valid目录之所以这么放置，是因为data.yaml的内容如下

train: ../train/images
val: ../valid/images

nc: 2
names: ['mask', 'no-mask']

 二、YOLOV5口罩检测模型训练

训练前需进行相应的配置，在train.py中需进行相应的修改，我的修改如下，在parse_opt方法中，

设置网络结构，如下

parser.add_argument('--cfg', type=str, default=ROOT / 'models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')

设置数据集，如下

parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/data.yaml', help='dataset.yaml path')

 其他的设置的选的默认。

 我点击运行后，结果系统提示“OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作”的异常，对于该异常，我做了以下的事情进行排除：

一是将dataloaders.py中的num_workers设置为0，如下

return InfiniteDataLoader(dataset,
                              batch_size=batch_size,
                              shuffle=shuffle and sampler is None,
                              num_workers=0,#nw,
                              sampler=sampler,
                              pin_memory=PIN_MEMORY,
                              worker_init_fn=seed_worker,
                              generator=generator)  # or DataLoader(persistent_workers=True)

return loader(dataset,
                  batch_size=batch_size,
                  shuffle=shuffle and sampler is None,
                  num_workers=0,#nw,
                  sampler=sampler,
                  pin_memory=PIN_MEMORY,
                  collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn,
                  worker_init_fn=seed_worker,
                  generator=generator), dataset

 二是设置虚拟内存分页大小，我将分页大小设置为65536M，具体设置步骤如下

 

 再次点击运行，即可开始训练，如下

 训练完成后，训练好的模型默认保存在runs\train路径下面。同时已将该模型上传，下载地址(19条消息) 使用yolov5训练好的口罩检测模型-深度学习文档类资源-CSDN文库

三、对训练完成的口罩检测模型进行测试

开始对训练完成的口罩检测模型进行测试，我将模型（训练好的模型文件名为best.pt）放到YOLOV5项目的直接目录下（当然也可以放其他地方），我将待检测的图片放到data\images目录下，然后通过cmd进入到YOLOV5项目中，执行下面命令：

python detect.py --source ./data/images  --weights best.pt

 运行结果

 结果图片默认保存在runs\detect路径下，打开一张检测好的图片看一下：