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Yolov5用于二维码检测的数据集（zip文件）。

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  • yolov5-二维码检测数据集.zip
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    该资源包包含用于YOLOv5模型训练和优化的二维码检测数据集，适用于深度学习项目中二维码识别任务。 对二维码数据进行处理后，可以将其直接应用于yolov5的训练。
     
  • Yolov5二维码检测数据集（含3100+图片）
    优质
    本数据集包含超过3100张图像，专为基于YOLOv5的目标检测模型训练和优化设计，旨在提高二维码在各种复杂场景下的识别精度。 YOLO格式的二维码数据集可用于训练商用级的二维码检测模型，并配有相应的训练教程。数据集可从指定平台免费下载。
     
  • Yolov5吸烟识别数据集 - Yolov5抽烟检测数据集.zip 文件
    优质
    本文件包含用于训练和评估YOLOv5模型在检测图像中吸烟行为的数据集。内含标注清晰的图片及对应的XML格式注释，适用于研究与开发项目。 Yolov5吸烟检测数据集是一种专门用于训练和测试Yolov5模型的数据集合，其目标是识别并检测图像中的吸烟行为。该数据集中包含了大量不同场景的图像样本，包括室内、室外以及人群聚集的地方等多样的环境。每个图片都详细地标注了边界框与类别标签，以便于机器学习算法精确地区分出哪些物体或活动属于吸烟行为。这些边界框不仅指明了目标的位置和大小信息，还通过类标明确指出这是吸烟相关的图像内容。 利用Yolov5模型配合此数据集进行训练后，可以生成一个高度准确的吸烟检测系统，在实际应用中能够迅速定位并识别出图片中的吸烟动作。这在监控场所、公共空间以及安全领域具有重要意义，因为它能帮助监管人员及时发现违规行为，并采取相应措施来保护环境和保障公众健康。 总之，Yolov5吸烟检测数据集是一个重要的资源库，它支持开发者创建高效的实时吸烟监测系统，从而有效应对公共场所中的相关挑战。
     
  • 基于YOLOv5的二维码检测与识别
    优质
    本研究采用YOLOv5框架进行二维码的高效检测与识别，旨在提升算法在复杂环境中的准确性和实时性。 1. 整个YOLOv5模型 2. 二维码数据集 3. 使用该数据集训练得到的二维码检测模型 4. 将训练好的模型转换成ONNX格式，并在OpenCV DNN中调用 5. 实现一个用于识别和检测二维码的程序
     
  • 二维码目标检测数据集.rar
    优质
    本资源为二维码目标检测的数据集，包含大量标注图像和标签文件，适用于训练和测试机器学习模型。 主要用于目标检测任务，标签可以采用txt或xml两种格式。
     
  • Yolov5口罩检测用的数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5模型的口罩检测应用而设计，包含大量标注清晰的人脸配戴口罩情况图像，适用于训练和评估口罩识别算法。 Yolov5口罩检测数据集以txt格式提供，训练集、测试集和验证集已划分好，可以直接用于模型训练，并且已经过亲测有效。
     
  • 基于YOLOv5的抽烟检测数据集
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型设计，聚焦于抽烟行为的识别与分类，旨在提升公共空间监控系统的准确性和效率。 YOLOv5抽烟检测数据集已准备好，格式为txt文件，并且训练集、测试集和验证集已经划分好，可以直接用于模型训练，亲测有效。
     
  • 基于YOLOv5的口罩检测数据集
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型在口罩检测任务中的性能而设计，包含大量标注清晰的面部图像，涵盖多种佩戴状态与背景环境。 口罩检测数据集 这段文本似乎重复了同一个短语“口罩检测数据集”，可能是为了强调某个特定的数据集合或者在列举多个不同的数据集中的一部分。如果需要更详细的信息或具体描述这个数据集的内容、用途或其他相关信息，请提供更多的上下文，这样可以更好地进行重写或扩展说明。 对于实际应用来说，“口罩检测数据集”通常指的是用于训练和测试机器学习模型的图像数据库，这些模型能够识别照片中的人是否佩戴了口罩。这样的数据集包含大量标注好的图片样本，是开发面部遮挡物（例如口罩）自动检测技术的关键资源之一。
     
  • 基于YOLOv5的狗狗检测数据集
    优质
    本数据集为优化YOLOv5模型在识别各类狗狗场景中的表现而特别创建，旨在提升算法对不同品种、姿态和背景下的精准检测能力。 使用YOLOv5进行狗狗检测需要准备相应的数据集。这个过程涉及收集、标记和处理大量包含不同品种狗狗的图像或视频帧，以便训练模型准确识别各种场景下的狗狗。这一任务可以通过构建特定的数据集来实现，该数据集中包含了详细的标注信息，用于指导算法学习如何在复杂背景下定位并分类目标对象。
     
  • 基于YOLOv5的口罩检测数据集
    优质
    本数据集基于YOLOv5框架构建，专为口罩检测设计，包含大量标注图像，旨在提高佩戴口罩识别的准确率和效率。 我整理了一个包含4692张图片的口罩数据集，并按8:2的比例进行了划分。该数据集中包含了戴口罩和不戴口罩的正负样本，且提供了TXT格式的标注文件以供直接训练使用。经过自己的训练后，模型精度达到了91%，满足了项目需求。