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火灾及烟雾数据集（含6940张JPG图像及其对应的XML标签文件）

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简介：
本数据集包含6940张JPEG格式的图片和相应的XML标注文件，旨在用于训练和测试有关火灾识别与烟雾检测的人工智能模型。 这个数据集包含真实的火灾与烟雾图像，共有6940张jpg格式的图片以及对应的6940个xml格式标签文件，非常适合用于深度学习中的目标检测任务，并且也非常适合用来撰写学术论文。

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  • 火灾及烟雾数据集（含6940张JPG图像及其对应的XML标签文件）
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    本数据集包含6940张JPEG格式的图片和相应的XML标注文件，旨在用于训练和测试有关火灾识别与烟雾检测的人工智能模型。 这个数据集包含真实的火灾与烟雾图像，共有6940张jpg格式的图片以及对应的6940个xml格式标签文件，非常适合用于深度学习中的目标检测任务，并且也非常适合用来撰写学术论文。
     
  • Yolov5火灾烟雾检测用数据集含6940张图片
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    本数据集专为基于YOLOv5的火灾烟雾检测设计，包含6940张高质量图像，旨在提升模型在复杂场景下的识别精度和效率。 火灾烟雾检测数据集包含了用于训练机器学习模型的数据，这些模型能够识别并响应早期的火灾迹象。这类数据对于开发有效的安全系统至关重要。
     
  • 含标签XML文件的烟雾火焰数据集
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    本数据集包含带有XML标签的烟雾与火焰图像，旨在支持火灾检测研究，适用于训练和测试计算机视觉模型。 共有2472张图片包含烟雾和火焰两个标签，格式为VOC的xml文件。以白烟（火灾初期产生的烟）标注为主，因为黑烟出现时通常已经伴随有明火，此时进行烟雾检测意义不大。对于烟雾目标检测，我们采用大框方式进行标注而非小框多标方式，这是因为烟雾检测的主要目的是为了报警而不是精确定位。 火焰的标注相对简单直观，并且可以通过网上公开的数据集直接增加火焰数据集的数量。在评估基于图片的目标识别算法时，可以使用召回率和误检率来评价网络性能的好坏；而平均精度（AP）则可以用来指导改进算法的方向。需要注意的是，完全依赖于AP指标衡量烟雾检测算法的优劣可能并不合理。
     
  • 火、烟火和火灾检测目标 数据集包含600多张JPG图片及xml标注
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    该数据集包含超过600张JPEG格式图像及其XML文件标注，专注于火、烟火与火灾的识别，适用于训练和测试相关检测模型。 我们提供火、烟火及火灾检测的目标检测数据集，包含600余张jpg格式图片，其中591张已采用labelImg工具标注为Pascal VOC格式（仅包括jpg图片及其对应的xml文件）。如果需要更多与Fire相关的数据集图像，请告知需求量；如有特定类型目标检测的数据集制作或人工标注的需求，也可以咨询我们。根据实际情况和报酬协商后可考虑提供帮助，并依据具体的数据集数量及所需时间来确定交付日期。
     
  • 烟雾与火焰识别的火灾数据集（含11000张图片及Yolo标签）.zip
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    该资源包含一个专门用于训练和测试火灾检测算法的数据集，内有11000张图像，并附带YOLO格式标注信息，涵盖烟雾与火焰识别。 烟火数据集在多个领域具有重要应用价值。在安防领域，该数据集可用于训练烟火检测算法，实现火灾的及时预警与快速反应，这对于工厂、仓库等易燃易爆场所的安全监控至关重要，能够显著降低火灾风险并保障人员和财产安全。此外，在城市管理中，通过实时监测城市中的烟火情况，并利用烟火识别技术发现违规燃放烟花爆竹的行为，有助于维护城市秩序和公共安全。同时，在环保领域内，该数据集还能帮助评估烟花燃放对环境的影响，为制定科学的环保政策提供依据。 1. 数据类别：包含火焰与烟雾两类。 2. 标签格式：采用yolo标准txt文件形式。 3. 使用说明：适用于YOLO目标检测算法直接使用；若用于其他目标检测算法，则需转换相应数据格式。 该数据集适合应用于毕业设计、课程项目及实际工程项目中，欢迎下载并使用。
     
  • 烟火检测数据集含7000+图像及xml标签
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    本数据集包含超过7000幅图像及其对应的XML格式标签文件，专为烟火识别和监测系统开发设计。 标题中的“烟火检测数据集 7000+images xml 标签”指的是一个包含超过7000张图片的数据集，这些图片主要用于识别火焰或烟火的任务。在计算机视觉领域中，这样的数据集是训练和评估目标检测模型的基础。XML标签通常用于存储图像中的物体边界框坐标和其他相关信息，使得机器学习算法能够理解每个图像中烟火的位置。 “深度学习”是指一种人工智能技术，它通过模仿人脑神经网络的工作方式来学习模式和特征。在这个上下文中，深度学习将被用来训练模型以识别烟火的图像特征。 “目标检测”是计算机视觉的一个子领域，其目的是在图像或视频中找到并识别出特定的物体。与分类任务（只判断图像中是否有某物）不同，目标检测不仅需要确定物体存在，还要精确地框出其位置。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它的特点是速度快、实时性好，适合处理这种大规模的数据集。 为了利用这个烟火检测数据集，你需要完成以下步骤： 1. **数据预处理**：读取XML标签文件，并解析每个图像中烟火的边界框坐标。这通常使用像PIL或OpenCV这样的图像处理库来完成，同时需要Python的xml解析库如ElementTree。 2. **构建数据加载器**：创建一个数据加载器，它可以按需读取图像和对应的标注信息并转化为模型训练所需的格式。通常会包括数据增强技术（例如随机裁剪、翻转、调整亮度等），以增加模型的泛化能力。 3. **选择与训练模型**：根据需求选择YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3或更新版本的YOLO模型，使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch实现，并进行训练。在训练过程中要定期验证模型性能，以避免过拟合。 4. **损失函数与优化器**：对于目标检测任务，通常采用交并比（IoU）作为损失函数的一部分，结合其他损失项共同优化。可以选择Adam、SGD等优化算法来控制权重更新的速度和方向。 5. **超参数调优**：训练过程中需要调整学习率、批次大小、训练轮数等超参数以找到最佳模型配置。 6. **评估模型性能**：使用未参与训练的数据对模型进行测试，评估其在实际场景中的表现。常见的评估指标包括平均精度（mAP）、召回率和精确率。 7. **应用部署**：将经过充分训练的模型集成到实际应用中，如烟火检测系统，并实时监测视频流以发出警报。 通过使用这个数据集进行实验和优化，你能够创建一个高效且准确的烟火识别系统。
     
  • 火灾与烟雾检测数据集（含14397张图片及标准文件）[fire, smoke]
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    该数据集包含14397张图片和配套的标准文件，专门用于训练火灾与烟雾检测模型。涵盖多种场景，确保算法的高准确率与稳定性。 火灾烟雾检测数据集包含14397张图像以及标准文件，其中包括火灾和烟雾两类图像。
     
  • 火灾与烟雾检测数据集（含14397张图片及标准文件）[fire, smoke]
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    本数据集包含14397张图像和相关标注文件，专注于火灾与烟雾识别。适用于训练、测试火灾探测模型的深度学习研究项目。 火灾烟雾检测数据集包含14397张图像及标准文件，其中包括两类标签：火和烟。
     
  • 包含Yolov8标签的火灾检测数据集，能区分烟火与烟雾，共9332张图片
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    本数据集包含了9332张图像，专门用于训练基于Yolov8的火灾检测模型，能够有效地区分烟火和烟雾，提升火灾预防系统的准确性。 带yolov8标记的火灾检测数据集，能够区分烟火火焰和烟雾，包含9332张图片。
     
  • 含有标注XML的4000张火焰烟雾数据集
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    本数据集包含4000张图像及其对应的标注XML文件，用于识别和分类火焰与烟雾，适用于火灾预警系统开发及研究。 火焰烟雾数据集包含4000张图片，并附有标注的xml文件。