工地工人安全装备佩戴检测数据集-含1000张图片及VOC-COCO-YOLO标签+划分脚本+GPU兼容性

简介：
该数据集包含1000张工地工人的图像，用于评估和优化安全装备的正确佩戴情况，并提供了多种格式（VOC, COCO, YOLO）的标注文件及训练测试集划分脚本，适用于各类GPU环境。 ● 数据集介绍：该数据集用于检测工地工人安全设备佩戴情况，包含真实场景拍摄的数据以及通过数据增强生成的高质量图片。涉及多种工作环境，包括楼宇建筑工地、道路建设工地、室内施工场地及露天挖掘现场等；此外还涵盖了工人的自拍照和摆拍照片，并提供背景抠图后的合成图像。 ● 实际应用：适用于监控系统中的工人安全设备佩戴检测项目，并能作为通用场景下的补充数据集。 ● 标注详情：使用 labelimg 软件进行标注，确保了高质量的标注结果，同时支持 VOC (xml)、COCO (json) 和 YOLO (txt) 三种主流的目标检测格式，便于直接用于如 YOLO 等算法模型训练。 ● 训练资源：附赠针对 YOLOv8 和 YOLOv5 的一键式训练脚本，并提供适用于 GPU、CPU 及 Mac M1 芯片的多平台解决方案。此外还包含博主在实际训练过程中的日志记录，可供参考。 注意：由于数据集文件较大（超过 1G），具体获取方式请参见随附的 PDF 文件中提供的说明和指引。