Yolov5火焰检测数据集：单一类别，含训练与验证集

简介：
本数据集专为基于YOLOv5的火焰检测模型设计，包含大量标注图像用于训练和验证。专注于单一目标分类，助力提升火灾预防系统的准确性。 项目包含火焰检测数据集（1类别），包括训练集和验证集。数据按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用作目标检测的数据集，无需额外处理。 图像分辨率为300-800像素的RGB图片，边界框标注清晰且图像完整。该数据集中包含生活中的火焰检测实例。 【数据集介绍】 类别：火焰（fire） 训练集包含： - 图像数量：8236张 - 标签文件：8236个txt文件 验证集包含： - 图像数量：2059张 - 标签文件：2059个txt文件 【数据总大小压缩后】为591MB。 为了方便查看，提供了可视化py脚本。随机传入一张图片即可绘制边界框，并保存在当前目录下。该脚本无需更改，可以直接运行进行图像可视化。