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YOLO行人检测数据集 dataset2 YOLO-People-Detection-Dataset-2.zip

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简介：
本数据集为YOLO行人检测第二版，包含大量标注图片，用于训练和评估基于YOLO算法的行人识别模型性能。 数据集包含3000多张YOLO行人目标检测图片，并已按train、val和test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好，内容如下： names: [Person] train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images 此数据集可直接用于yolov5、yolov7、yolov8等算法的模型训练，并参考相关检测结果。

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  • YOLO行人检测数据集 dataset2 YOLO-People-Detection-Dataset-2.zip
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    本数据集为YOLO行人检测第二版，包含大量标注图片，用于训练和评估基于YOLO算法的行人识别模型性能。 数据集包含3000多张YOLO行人目标检测图片，并已按train、val和test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好，内容如下： names: [Person] train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images 此数据集可直接用于yolov5、yolov7、yolov8等算法的模型训练，并参考相关检测结果。
     
  • 行人目标检测数据集（YOLO-People-Detection-Dataset-1）.zip
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    这是一个专门用于行人目标检测的数据集，包含多种场景下的行人图像，旨在优化和评估如YOLO等算法在行人识别任务中的性能。下载后请根据说明使用。 数据集包含7000多张YOLO行人目标检测图片，并已按照train、val、test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好：names: [Person]，train: ./train/images, val: ./valid/images, test: ./test/images。yolov5、yolov7和yolov8等算法可以直接使用此数据集训练模型，并参考相关博客中的数据集和检测结果。
     
  • YOLO人员检测数据集2
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    本数据集为YOLO算法提供训练与测试资源，包含大量标注图像，专注于人体姿态和位置识别，适用于开发高性能的人体检测模型。 标题“yolo人员检测数据（集）2”指的是一个基于YOLO（You Only Look Once）算法的人员检测数据集，该数据集主要用于训练和评估计算机视觉模型在人物识别任务上的性能。YOLO是一种实时目标检测系统，它能够在单一的神经网络中同时进行目标分类和定位，因其高效和准确而广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。 描述中的这个数据集是一个用于人员识别的视频集合，可能包含了多帧视频图像，并且这些图像中的人物已经经过标记以便机器学习算法能够学习并理解人物特征。视频清晰度一般，时长大约不到半分钟，这表明该数据集规模较小，适合初学者或快速验证算法的小型项目。 标签“视频”意味着这个数据集是以视频形式存在的。通常来说，相较于静态图像数据集，视频数据更能模拟真实世界的应用场景，因为它们包含连续的动作和变化，这对于训练能够处理动态场景的模型至关重要。 在压缩包子文件的列表中可以看到一个名为“bbb1.mp4”的文件。这很可能是该集合的一部分，即包含了人物检测样本的视频片段。这些片段可能被分割成多个小段，并且每个帧都带有相应的边界框标注来指示出人物的位置和大小，这样的标注对于训练YOLO或其他目标检测模型是必要的。 综合以上信息可以总结以下知识点： 1. **YOLO目标检测**：这是一种实时的目标检测技术，在单个神经网络中同时执行分类和定位任务。它适用于人脸识别、行人检测等场景。 2. **人员识别**：这是计算机视觉领域的一个重要应用，通常用于安全监控、人流统计等场合。通过视频中的人员识别可以实现智能化的监控与分析。 3. **数据集构建**：为了训练模型需要包含人物标记的数据集，即使规模较小也能满足初步实验和算法验证的需求。 4. **视频处理**：相比静态图像而言，视频数据集更加复杂且要求更高，因为它们包含了时间序列信息。这增加了对模型稳定性和鲁棒性的要求。 5. **边界框标注**：每个帧可能包含用于指示人物位置大小的边界框标签，这些标签对于训练识别和定位任务至关重要。 6. **视频格式**：“bbb1.mp4”文件使用的是MPEG-4 Part 14编码标准（一种常见的、压缩效率高的格式），适合在网络上传输与存储。 总之，这个数据集有助于初学者了解如何处理视频数据，并用YOLO等模型进行目标检测。同时对于开发者来说可以作为快速测试和调整算法性能的基准工具。
     
  • YOLO焊缝检测数据集-Dataset-11.zip
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    本数据集包含大量用于训练和评估YOLO模型在焊缝检测任务上的表现的图像样本，涵盖多种工业场景及焊缝状态。 YOLO焊缝检测数据集用于评估焊缝的质量。该数据集采用YOLO和VOC格式标签。
     
  • YOLO行人检测数据集 - person_VOCtrainval2012.zip
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    person_VOCtrainval2012.zip是YOLO算法使用的行人检测数据集，包含VOC2012训练和验证集中的人体标注图像，用于模型的训练与测试。 1. YOLO行人检测数据集 2. 类别名：person 3. 来源：从VOCtrainva2012数据集中单类别提取得到 4. 标签格式：txt和xml两种 5. 图片数量：9583张
     
  • YOLO烟雾检测数据集（smoke-dataset-5269.zip）
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    该数据集包含YOLO格式的烟雾检测图像，旨在支持开发高效的火灾预警系统。内含多种环境下的烟雾样本，助力算法训练与优化。 YOLO烟雾检测数据集仅对图像中的烟雾进行了标注，类别为smoke，标签格式提供VOC和YOLO两种格式。该数据集中共有52693张图片，可以直接用于基于YOLO算法的烟雾检测任务中。
     
  • YOLO火焰检测数据集（fire-dataset-6602.zip）
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    YOLO火焰检测数据集包含超过6000张图片和对应标注，旨在训练实时火焰识别模型。该数据集适用于火灾预防系统及视频监控等领域研究。 YOLO火焰检测数据集仅对图像中的火焰进行了标注，类别标记为fire，标签格式提供VOC和YOLO两种形式。该数据集中包含66023张图片，并可以直接用于基于YOLO算法的火焰检测任务。此外，还提供了适用于YOLOv5训练的权重文件。
     
  • 行人检测的YOLO系列算法数据集 person-dataset-22.rar
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    person-dataset-22.rar包含用于训练和评估行人检测模型的数据集，特别适用于基于YOLO系列算法的研究与开发。该数据集旨在提升智能监控及自动驾驶等领域的行人识别精度。 交通场景行人数据集包含街道和公路上的行人图像，所有目标类别均为“person”，并且已经进行了标注。标签格式有两种：YOLO格式的txt文件以及VOC格式的xml文件，共约1万多张图片，适用于YOLO系列算法进行行人检测。
     
  • YOLO车辆与行人检测 dataset-person-car-part2-5670.zip
    优质
    本数据集为YOLO车辆与行人检测系列的第二部分，包含5670个样本，专注于优化和训练算法在复杂场景中准确识别行人及车辆的能力。 本项目涉及街道和公路场景下的YOLO车辆行人检测技术。数据集较大，被拆分为两部分，这是第二部分，包含5000多张标注好的图片。目标类别包括person（行人）和car（汽车）。标签格式提供VOC和YOLO两种格式，即xml和txt文件形式。这些资源可以直接用于智能驾驶场景中的车辆行人检测任务。