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电话吸烟目标检测数据集

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简介：
本数据集专注于电话使用场景下的吸烟行为识别，通过收集和标注大量图像与视频数据，为开发高效的目标检测算法提供支持。 我们提供一个包含1559张图片的YOLO格式标注数据集，可以直接用于训练YOLO系列模型。 标注示例： 1 0.7974683544303798 0.5 0.16455696202531644 0.2777777777777778 说明：第一个数字“1”代表类别，后面的四个数值表示边界框的坐标（x1, y1, x2, y2）。

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  • 电话吸烟目标检测数据集
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    本数据集专注于电话使用场景下的吸烟行为识别，通过收集和标注大量图像与视频数据，为开发高效的目标检测算法提供支持。 我们提供一个包含1559张图片的YOLO格式标注数据集，可以直接用于训练YOLO系列模型。 标注示例： 1 0.7974683544303798 0.5 0.16455696202531644 0.2777777777777778 说明：第一个数字“1”代表类别，后面的四个数值表示边界框的坐标（x1, y1, x2, y2）。
     
  • 电话检测与吸烟检测
    优质
    本项目致力于研发能够同时进行电话使用习惯分析及监测个体吸烟行为的智能系统，旨在促进健康生活方式。 打电话检测和抽烟检测算法演示工具的Android版本仅支持红外夜视照片，其他类型的照片需要调整算法参数。
     
  • 针对吸烟行为的目标检测数据集
    优质
    本研究构建了一个专注于识别和定位图像中吸烟行为的目标检测数据集，为相关领域提供高质量训练资源。 吸烟检测数据集包含了一系列用于识别和分析吸烟行为的数据样本。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以提高对吸烟活动的自动检测能力。通过使用这样的数据集，研究人员能够开发出更准确、高效的算法来监测公共场合中的吸烟现象，并为相关健康政策提供支持。
     
  • 目标检测数据集-吸烟与正常人脸-无标签
    优质
    这是一个专注于区分吸烟者和非吸烟者的面部图像的数据集，其中包含了各种角度、光照条件下的脸部图像，但未进行标注分类。 1. 目标检测数据：打电话-吸烟-正常人脸-无标签 2. 数据集和检测结果参考相关文献或博客文章中的描述。 请根据上述内容进行进一步的研究或查阅相关的资料获取更多信息。
     
  • 抽烟检测数据集-吸烟识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标记的图像和视频片段，用于训练机器学习模型以检测和识别吸烟行为。非常适合相关研究和开发使用。 吸烟检测数据集—抽烟检测识别数据集.zip 包含3000张已标注图片及2000张未标注图片。
     
  • 抽烟检测数据集YOLOv5 6.2版本吸烟检测
    优质
    本数据集为优化YOLOv5 6.2版设计，专门用于提升模型在识别和监测吸烟行为方面的准确性和效率。 该数据集包含5000多张图片及其对应的文本标注，包括类别标签以及烟的坐标位置。这些内容均为抽烟场景的照片，并且格式与yolov5.6.2兼容，只需修正路径和类别信息即可直接用于训练。
     
  • 烟雾检测数据集YOLOv5吸烟识别
    优质
    本数据集运用YOLOv5算法进行训练与测试，专注于烟雾及吸烟行为的智能检测，旨在提升公共空间的安全监控水平。 包含4104张训练图片、375张验证图片以及371张测试图片，并附有相应的文本标注文件，包括类别及烟的坐标。这些内容均为抽烟场景的照片，格式与yolov5兼容，只需调整路径和类别即可直接用于训练。
     
  • 行人打电话的目标检测数据集
    优质
    本数据集专注于行人边走路边使用手机的行为分析，旨在提升智能交通系统的安全性能。包含大量标注图像，用于训练目标检测模型。 行人或办公室场景下人员打电话的裁剪图，作为训练集使用，共有8201张图片，并配有xml格式标注文件。此外还有相同场景下的未接电话照片。这些数据可用于目标检测或者分类场景的数据集构建。