摘要：
本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对人脸-口罩数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的人脸-口罩图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取人脸-口罩的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了人脸-口罩识别的自动化水平，还为工业生产系统的构建提供了有力支持，具有重要的理论应用价值 阅读全文
