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yolov4在烟雾火焰数据集上的模型权重文件

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简介：
该简介描述了YOLOv4算法应用于识别和检测特定场景中的烟雾与火焰的数据集中所使用的预训练模型权重。这些权重经过优化，提高了对火灾早期迹象的准确辨识能力，在安防监控系统中有着重要的应用价值。 烟雾火焰数据集与YOLOv4的权重文件可用于检测火焰、烟雾及森林火灾，实现提前预警功能。

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  • yolov4在烟雾火焰数据集上的模型权重文件
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    该简介描述了YOLOv4算法应用于识别和检测特定场景中的烟雾与火焰的数据集中所使用的预训练模型权重。这些权重经过优化，提高了对火灾早期迹象的准确辨识能力，在安防监控系统中有着重要的应用价值。 烟雾火焰数据集与YOLOv4的权重文件可用于检测火焰、烟雾及森林火灾，实现提前预警功能。
     
  • 含标签XML文件的烟雾火焰数据集
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    本数据集包含带有XML标签的烟雾与火焰图像，旨在支持火灾检测研究，适用于训练和测试计算机视觉模型。 共有2472张图片包含烟雾和火焰两个标签，格式为VOC的xml文件。以白烟（火灾初期产生的烟）标注为主，因为黑烟出现时通常已经伴随有明火，此时进行烟雾检测意义不大。对于烟雾目标检测，我们采用大框方式进行标注而非小框多标方式，这是因为烟雾检测的主要目的是为了报警而不是精确定位。 火焰的标注相对简单直观，并且可以通过网上公开的数据集直接增加火焰数据集的数量。在评估基于图片的目标识别算法时，可以使用召回率和误检率来评价网络性能的好坏；而平均精度（AP）则可以用来指导改进算法的方向。需要注意的是，完全依赖于AP指标衡量烟雾检测算法的优劣可能并不合理。
     
  • YOLOv7火焰与烟雾检测训练权重及标注数据集
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    本资源提供YOLOv7模型在火焰和烟雾检测任务中的预训练权重及详细标注数据集，助力火灾预防系统的开发与优化。 1. YOLOv7火焰和烟雾检测训练权重包含各种训练曲线图，可以使用tensorboard打开训练日志。 2. 类别包括：fire、smoke。 3. 数据集附有VOC和YOLO两种标签格式。 检测结果与数据集参考相关文章。
     
  • 火焰与烟雾检测的数据集
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    本数据集包含多种环境下拍摄的火焰和烟雾图像，旨在为火灾早期预警系统提供训练素材，助力提高算法识别准确率。 火焰检测数据集包含了火焰和烟雾的相关数据，可用于训练或测试火焰及烟雾的检测系统。
     
  • YOLO火焰与烟雾检测数据集
    优质
    简介：YOLO火焰与烟雾检测数据集是一个专为实时视频中火焰和烟雾识别设计的高质量标注数据集合，适用于训练和评估目标检测算法性能。 该数据集包含用于YOLO火焰和烟雾检测的真实场景高质量图片，使用lableimg软件进行标注，并提供VOC格式和yolo格式的标签文件分别保存在两个不同的文件夹中。这些图像中的火焰和烟雾已经同时被详细标出，共有fire和smoke两类。数据集包含1200张图片，涵盖了多种场景。
     
  • VOC格式的烟雾与火焰数据集
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    本数据集提供了丰富的VOC格式烟雾与火焰图像样本，涵盖多种场景和条件下的高质量标注信息，适用于火灾检测等研究领域。 使用LabelImg工具对约1000张网络图片进行了标注，用于YOLOv3烟火检测模型的训练与验证，并且测试效果非常好。需要注意的是，在进行模型训练前，请自行调整jpg图片、xml文件以及train.txt和val.txt等相关配置文件的内容。
     
  • YOLOV5火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型 Python火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型
    优质
    本项目提供YOLOv5框架下的Python代码，用于火灾中火焰和烟雾的检测。包含相关数据集以及经过训练的模型文件，便于快速应用和二次开发。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练好的模型包含详细代码注释，适合新手理解使用。这是一个个人精心打造的98分项目，在导师那里获得了高度认可，并被推荐为毕业设计、期末大作业和课程设计中获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可投入使用。
     
  • 火焰烟雾.zip
    优质
    《火焰烟雾》是一款紧张刺激的动作游戏，玩家将在燃烧的城市中穿梭，拯救被困市民并打击罪犯。视觉效果震撼，挑战性十足。 已准备好包含5200条左右火灾烟雾数据的训练集，并且可以直接使用pytorch-yolo进行处理。
     
  • 已标注的烟雾火焰数据集（VOC格式）
    优质
    本数据集包含了大量已标注的烟雾和火焰图像，遵循PASCAL VOC数据格式标准，适用于火灾检测与识别研究。 共有4999张图片，这些图片包含“烟雾”和“火焰”两个标签。其中，“火焰”的标注较为完整，而由于图像分辨率等因素的影响，“烟雾”的标注质量较差。“火焰”的AP值在使用YOLO训练后达到了约0.7，而“烟雾”的AP值约为0.5。这组图片来自多个不同的来源，并且存在一定的重复情况。
     
  • YoloV4在COCO数据集上的预训练权重
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    这段简介可以描述为：“YoloV4在COCO数据集上的预训练权重”指的是基于COCO大规模物体检测数据集对YOLOv4模型进行预先训练后得到的参数，可用于各种目标检测任务中以加快收敛速度和提高准确性。 在YoloV4网络下使用COCO数据集的预训练权重文件可以达到很高的准确率，并且适合作为迁移学习中的初始权重文件，能够节省大量训练时间。