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YOLOv7火焰与烟雾检测训练权重及标注数据集

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简介:
本资源提供YOLOv7模型在火焰和烟雾检测任务中的预训练权重及详细标注数据集,助力火灾预防系统的开发与优化。 1. YOLOv7火焰和烟雾检测训练权重包含各种训练曲线图,可以使用tensorboard打开训练日志。 2. 类别包括:fire、smoke。 3. 数据集附有VOC和YOLO两种标签格式。 检测结果与数据集参考相关文章。

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客服
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  • YOLOv7
    优质
    本资源提供YOLOv7模型在火焰和烟雾检测任务中的预训练权重及详细标注数据集,助力火灾预防系统的开发与优化。 1. YOLOv7火焰和烟雾检测训练权重包含各种训练曲线图,可以使用tensorboard打开训练日志。 2. 类别包括:fire、smoke。 3. 数据集附有VOC和YOLO两种标签格式。 检测结果与数据集参考相关文章。
  • YOLOV5源码、完成的模型 Python源码、完成的模型
    优质
    本项目提供YOLOv5框架下的Python代码,用于火灾中火焰和烟雾的检测。包含相关数据集以及经过训练的模型文件,便于快速应用和二次开发。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练好的模型包含详细代码注释,适合新手理解使用。这是一个个人精心打造的98分项目,在导师那里获得了高度认可,并被推荐为毕业设计、期末大作业和课程设计中获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可投入使用。
  • 优质
    本数据集包含多种环境下拍摄的火焰和烟雾图像,旨在为火灾早期预警系统提供训练素材,助力提高算法识别准确率。 火焰检测数据集包含了火焰和烟雾的相关数据,可用于训练或测试火焰及烟雾的检测系统。
  • YOLO
    优质
    简介:YOLO火焰与烟雾检测数据集是一个专为实时视频中火焰和烟雾识别设计的高质量标注数据集合,适用于训练和评估目标检测算法性能。 该数据集包含用于YOLO火焰和烟雾检测的真实场景高质量图片,使用lableimg软件进行标注,并提供VOC格式和yolo格式的标签文件分别保存在两个不同的文件夹中。这些图像中的火焰和烟雾已经同时被详细标出,共有fire和smoke两类。数据集包含1200张图片,涵盖了多种场景。
  • YOLOv5模型、、PyQt界面源代码合.zip
    优质
    本资源包包含YOLOv5火灾火焰和烟雾检测的数据集、预训练模型以及人工标注数据,并提供Python PyQt界面设计及完整源代码。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集、训练好的模型、已标记的数据以及PyQt界面的源代码打包在一个ZIP文件里,包含视频和图片素材,可以直接用于推力测试。 1. 项目已经完成训练,可以立即进行推理测试。 2. 包含了详细的烟雾与火焰的数据集,并且所有数据都已经标注好。 3. 如果需要重新训练模型也可以使用原项目代码及数据集资源。 4. 可以直接利用预训练好的权重文件(pt格式)来进行YOLOV5的推力工作。 该ZIP包非常适合用于毕业设计或课程作业,能够快速上手进行实验和研究。
  • 签版-01
    优质
    本数据集为火焰与烟雾检测设计,包含详细的图像标注信息,旨在提升火灾早期识别系统的准确性和效率。 提供一个包含2500张图片的数据集用于火焰和烟雾检测,标签为json格式,可以直接下载使用。
  • 签版-02
    优质
    本数据集为烟雾与火焰检测项目定制,包含经标注处理的图像文件,旨在辅助训练AI模型识别火灾初期迹象,保障公共安全。 用于实现火焰和烟雾检测的数据集包含3000张图片,标签为json格式,可以直接下载使用。
  • YOLOv5 源码模型、和PyQt界面合.zip
    优质
    本资源包含YOLOv5火灾火焰与烟雾检测系统的全套文件,包括源代码、预训练模型、标注数据以及基于PyQt的用户界面。适合研究与开发使用。 本项目提供YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集、训练好的模型及标注好的数据,并附带PyQt界面设计。该资源已通过导师指导并获得高分,适合用作毕业设计或课程作业使用。下载后无需任何修改即可直接运行,确保项目的完整性和可用性。
  • YOLOv5:含预模型、PyQt界面
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的实时火焰与烟雾检测系统,包括预训练模型和标注数据集,并配备直观的PyQt图形用户界面。适合火灾预防监控应用。 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个预训练模型,并包含几百张标注好了的火焰与烟雾数据集,标签格式为xml和txt两种,类别分别为fire和smoke。此外还有一个QT界面并采用pytorch框架,代码是用python编写的。
  • Yolov5源码.zip
    优质
    本资源包提供基于YOLOv5框架的火焰与烟雾实时检测系统源代码及相关训练数据集,适用于火灾预防监控系统的开发研究。 针对住宅、工业园区、森林以及加油站等各种室内外场景,深入研究并运用目标检测算法,在图像中标记疑似烟雾和火焰具有重要意义。压缩包中包含源码及数据集,按照install.doc中的环境配置指南进行操作即可完成设置。如遇售后问题,请通过私信提供截图以获得帮助。