问：基于yolo算法的口罩人脸识别研究的意义
- 答：基于yolo算法的口罩人脸识别研究的意义如下：
口罩人脸识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中的行人是否存在未带口罩的情况，在一些需要佩戴口罩的特定场合，比如食堂、饭店等员工需要佩戴口罩上岗，或由于特殊情况，需要行人佩戴口罩的场景，都可以适用。
目前市面上的口罩人脸识别系统，常用的方式先对人脸进行检测，再对人脸进行区域划分，统计分析脸部下方区域的颜色信息，进而判断人脸是否佩戴口罩的方式。
但在实际现场应用中，人脸的倾斜角度不同，不同光线的干扰也不同，导致传统方式的精度并不理想。因此，现有技术需要改进。
问：yolov5为什么不被官方认可
- 答：对于YOLOv5的命名发布这么大的争议的原因是:Ultralytics公司在开源YOLOv5的代码时,未发布经过同行评议的YOLOv5论文。
主要原因就是YOLOv5的license是GPL协议(GPL3.0),而Kaggle不允许使用GPL协议的项目参赛。
那么今天就来普及一下这些开源软件协议。软件开源是许多软件企业需要关注的问题,不同的开源软件协议,对应不同的源代码使用限制。
只有了解这些开源软件协议,才能更好地使用和回馈开源软件,否则就有可能触犯法律。
问：SSD与yolov5的优劣
- 答：yolo容易漏检，但ssd不容易。
YOLO虽然能够达到实时的效果，但是其mAP与刚面提到的的结果有很大的差距，每个网格只预测一个物体，容易造成漏检。
针对YOLO中的这些不足，该论文提出的方法SSD在这两方面都有所改进，同时兼顾了mAP和实时性的要求。在满足实时性的条件下，接近stateofart的结果。
