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人头与安全帽检测数据集6584张含VOC-YOLO标签

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简介：
本数据集包含6584张图像，专注于人头和安全帽识别，适用于YOLO及VOC格式模型训练与评估。 【实际项目应用】：智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】：本数据集用于安全帽佩戴检测，包含6584张图片，标签以voc（xml）与yolo（txt）两种格式提供，类别包括“helmet”和“head”，标注精确且数据量充足。该数据集适用于多种目标检测算法的直接使用，并已在智慧工地实际项目中应用。经过多次筛选、训练及验证后，算法拟合效果良好，确保了数据的质量与可靠性。

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  • 人头与安全帽检测数据集6584张含VOC-YOLO标签
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    本数据集包含6584张图像，专注于人头和安全帽识别，适用于YOLO及VOC格式模型训练与评估。 【实际项目应用】：智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】：本数据集用于安全帽佩戴检测，包含6584张图片，标签以voc（xml）与yolo（txt）两种格式提供，类别包括“helmet”和“head”，标注精确且数据量充足。该数据集适用于多种目标检测算法的直接使用，并已在智慧工地实际项目中应用。经过多次筛选、训练及验证后，算法拟合效果良好，确保了数据的质量与可靠性。
     
  • YOLOv5安全帽检测数据集-包含yolo和voc格式图片标注
    优质
    简介：本数据集专为YOLOv5设计，聚焦于工地安全帽检测任务，提供详尽的图像及其标注文件（支持Yolo与VOC格式），助力优化模型性能。 YOLOV5安全帽检测数据集可以采用Yolo格式或VOC格式进行存储。这种数据集用于训练YOLOv5模型以识别图像中的安全帽。
     
  • 标有yolo标签的安全帽数据集
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    本数据集包含大量标注为YOLO的各类场景中安全帽的图像样本，旨在提升工地等环境中对安全帽检测模型的效果和效率。 带有YOLO标签的安全帽数据集。
     
  • Yolov5-Yolov7人头检测数据集（4003张图片，包含VOC、YOLO和JSON三种格式标签）.zip
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    本资源提供Yolov5至Yolov7的人头检测训练数据集，含4003张图像及其对应VOC、YOLO及JSON格式标注文件。 人头检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛等多种场景。 【实际应用】：该数据集可用于教室到课率统计以及人数计数等功能。 【数据集详情】：此集合包含4003张图片，共计9万多个目标，背景较为丰富。其中部分图像为教室监控抓拍的照片，非常适合用于教室人数的统计工作。整体上，目标大小分布均匀，并提供了voc（xml）、yolo（txt）和json三种格式的数据标注文件，类别名称统一为[head]，适合多种算法直接使用。所有数据均进行了精准标注。 该数据集能够满足不同应用场景的需求，在人头检测领域具有较高的实用价值。
     
  • 7574张图片的五类安全帽颜色检测数据集（VOC+YOLO格式）.7z
    优质
    本数据集包含7574张图像，用于五种类型的安全帽颜色识别任务，支持PASCAL VOC和YOLO两种标注格式，适用于目标检测研究与模型训练。 重要说明：数据集包含23张增强图片，请仔细查看样本预览，确认符合要求后再下载。所有图片的分辨率为640x640。 样本图片请参考相关博文。 数据集格式为Pascal VOC格式+YOLO格式（不包括分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片数量(jpg文件个数)：7574 标注数量(xml文件个数)：7574 标注数量(txt文件个数)：7574 标注类别总数为5，分别为： - 蓝色 (blue) - 红色 (red) - 白色 (white) - 未戴头盔 (without_helmet) - 黄色 (yellow) 每个类别的标注框数量如下： 蓝色 框数 = 6098 红色 框数 = 10623 白色 框数 = 8815 未戴头盔 框数 = 10456 黄色 框数 = 9121 总框数量：45113 使用标注工具为labelImg。
     
  • 烟雾检测数据集-YOLO与VOC格式标签
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    本数据集包含多种环境下的烟雾图像，适用于YOLO及VOC模型训练和测试。提供详细的标注信息以提升火灾早期识别能力。 【实际项目应用】：森林火灾预警监控、室内及厂房消防安全智能监控预警 【数据集说明】：烟雾检测数据集包含4019张图片，涵盖黑烟、白烟、浓烟和轻烟等多种场景的火灾烟雾照片。每张图片经过仔细筛选提取，样本丰富多样，并提供了voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标签文件，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，确保精准度高且与实际情况拟合良好，保证数据集的质量可靠。 如有需要json格式标签，请留言联系。下载后请放心使用！若有任何问题欢迎随时提出。
     
  • 人脸检测数据集-1000张图片-含VOC/COCO/YOLO标签+数据集划分脚本+GPU支持
    优质
    这是一个包含1000张图片的人脸检测数据集，提供VOC、COCO及YOLO格式的标注文件，并附带数据集划分脚本和GPU优化配置。 本段落介绍了一个人脸检测数据集，包含1000张高质量的真实场景图片，涵盖街景行人、道路行人、遮挡行人以及严重遮挡的人脸等多种复杂环境。该数据集适用于公共场所监控场景下的应用，并可作为其他通用人脸检测数据集的补充。 标注方面采用了专业的labelimg软件进行高精度标注，提供了VOC（XML）、COCO（JSON）和YOLO（TXT）三种常用格式的数据集文件，便于与多种目标检测算法兼容。特别是对于YOLO系列如YOLOv8和YOLOv5等算法的训练非常友好。 此外，数据集还附带了用于上述两种模型的一键式训练脚本，并支持在GPU、CPU以及Mac(M芯片)等多种平台上运行。这些工具简化了用户进行模型训练的过程并降低了使用的复杂性。同时提供了博主的训练日志以供参考和学习使用情况及性能指标。 该数据集是一个全面且有价值的资源，能够帮助研究人员与开发者高效地开发和优化人脸检测算法。
     
  • 安全帽检测数据集图像及标签1
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    本数据集包含大量安全帽检测相关的图像及其对应标签，旨在促进工业场景中人员安全防护设备的有效识别与监测研究。 本数据集包含约5000张图片。安全帽是作业场所头部防护的重要用品，在施工过程中能有效保护佩戴者的头部免受坠落物或飞溅物体等意外伤害。然而，由于不正确使用或者未按规定佩戴安全帽等原因导致的安全事故频发，这些事故发生后不仅给家庭带来巨大痛苦，也对企业的利益造成严重损失。因此，如何促使员工规范地佩戴安全帽，并保障企业和个人的共同利益成为了长期追求的目标。鉴于此，研究用于监测是否正确佩戴安全帽的相关算法具有重要的实用价值和广泛的应用前景。
     
  • YOLO安全帽佩戴检测的数据集
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    该数据集为YOLO算法专门设计，专注于工地环境中工人安全帽佩戴情况的识别与监测，旨在提升工作场所的安全管理水平。 人民的生命安全永远是第一位的，在建筑行业这种长期处于较高风险的工作环境中尤其重要。如何确保工地工人佩戴安全帽以及监控危险区域是否有人进出，对于保障建筑行业的持续安全发展至关重要。 此数据集提供了用于检测安全帽的数据集，包含5000张图像及其对应的标注信息，并已划分训练集与验证集。该数据集修正了原始SCUT-HEAD的错误，并且可以按照Pascal VOC格式直接加载使用。 应用领域：AI+安防—目标检测 数据集结构： HelmetDetection ├── annotations │ ├── hard_hat_workers0.xml │ ├── ............................................ ├── images │ ├── hard_hat_workers0.jpg │ ├── ..................................... ├── label_list.txt ├── valid.tx
     
  • 电动车头盔佩戴检测比赛新项目数据集3052张含VOC和YOLO标签.zip
    优质
    本数据集包含3052张图像及对应VOC与YOLO格式标签，专为电动车头盔佩戴情况检测竞赛设计，适用于训练智能识别模型。 该数据集包含3052张图片及其标签文件（VOC格式的xml和YOLO格式的txt），用于电动车头盔佩戴检测项目。图像文件为png格式，标签类别分为两类：“EbikeHelmet” 和 “Without_EbikeHelmet”。请注意，这不是工地安全帽的数据集。 该数据集标注准确无误，并且背景丰富、多样性充足，非常适合实际项目的开发和比赛使用，也可作为课程设计或毕业设计的参考资源。