Advertisement

基于YOLOv5的抽烟检测数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 烟民注意：Yolov5抽烟检测数据集.rar
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5框架的抽烟行为检测的数据集，旨在帮助开发者和研究人员训练、优化抽烟识别模型。 资源内容：yolov5抽烟检测数据集.rar 该数据集包括2500张图片及其相应的text文本标注文件，其中包含了类别标签及烟的坐标位置，并已按照训练集、测试集和验证集进行划分，可以直接用于模型训练，经实际测试有效。 适用对象： - 计算机专业大学生课程设计与毕业设计 - 电子信息工程专业学生项目研究 - 数学专业的相关课题 作者介绍：某大型企业资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言以及YOLO目标检测算法方面有十年的工作经验。擅长计算机视觉技术，包括但不限于目标检测模型开发、智能优化算法设计与实现、神经网络预测建模、信号处理分析及图像处理等多种领域内的仿真实验研究工作。欢迎交流学习。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5烟雾火灾检测数据集
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型设计，包含大量标注的烟雾与火灾图像，旨在提升智能监控系统中对早期火情的识别精度。 该项目提供了一个基于YOLOv5的火焰烟雾检测解决方案，并已经训练完成可以直接使用进行推力测试。 项目特点如下： 1. 包括经过预训练的模型yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt，可以立即用于推理任务。 2. 提供了包含标记好的烟雾和火焰的数据集，标签格式包括xml和txt两种形式。 3. 如果需要重新训练模型以适应特定需求，也可以进行操作。 4. 使用PyTorch框架编写，并且代码是Python语言的。该项目还配备了基于pyqt开发的应用界面。 整个项目包含了YOLOv5火灾烟雾检测源码、预训练好的权重文件（pt格式）、数据集以及用户友好的图形界面应用，支持视频和图片等多种形式的数据进行推理测试。价格优惠合理，可以放心下载使用。
     
  • 抽烟识别与检测数据集(smoke.zip)
    优质
    抽烟识别与检测数据集包含了多种情境下人们吸烟的照片和视频片段，旨在帮助开发能够准确识别抽烟行为的人工智能模型。 抽烟检测和抽烟识别数据集
     
  • 带标签的抽烟行为检测数据集
    优质
    这是一个包含多种标签的抽烟行为的数据集，适用于行为识别和分类研究，有助于提升对特定动作的理解与分析能力。 抽烟目标检测数据集包含标签。