Advertisement

YOLO施工工地安全图像数据集——包含5000张高质量、标注完整图片

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

简介：
YOLO施工工地安全图像数据集提供5000张高质量图片，涵盖施工现场各类场景，每张图片均配备详尽注释信息，助力提升建筑工地安全管理效率与准确性。 这是一个适合初学者使用的数据集，适用于多类分类、对象检测和跟踪任务。该数据集包含5000张高质量图像，并且每一张图片都已标注完整。注释采用 YoloV8 格式，使得任何人都可以使用这些数据来训练模型并生成结果。 标签包括：“安全帽”、“口罩”、“无安全帽”、“无口罩”、“无安全背心”、“人员”、“安全锥”、“安全背心”、“机械”和“车辆”。在跟踪和监控应用中，一个人是否戴着安全帽非常重要。由于大多数数据集没有以这种特定方式注释，这使得该数据集非常有用。 此外，提供了元数据文件 metadata.csv 和 count.csv ，这些文件包含了有关数据集的信息以及 train-val-test 的计数信息。 对于初学者来说，在下载完数据后，请务必先阅读 README.md 文件（如果有的话），以便更好地了解项目详情和使用方法。本资源仅供学习参考之用，并且不得用于商业用途。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • YOLO施工工地安全图像数据集——包含5000张高质量、标注完整图片
    优质
    YOLO施工工地安全图像数据集提供5000张高质量图片，涵盖施工现场各类场景，每张图片均配备详尽注释信息，助力提升建筑工地安全管理效率与准确性。 这是一个适合初学者使用的数据集，适用于多类分类、对象检测和跟踪任务。该数据集包含5000张高质量图像，并且每一张图片都已标注完整。注释采用 YoloV8 格式，使得任何人都可以使用这些数据来训练模型并生成结果。 标签包括：“安全帽”、“口罩”、“无安全帽”、“无口罩”、“无安全背心”、“人员”、“安全锥”、“安全背心”、“机械”和“车辆”。在跟踪和监控应用中，一个人是否戴着安全帽非常重要。由于大多数数据集没有以这种特定方式注释，这使得该数据集非常有用。 此外，提供了元数据文件 metadata.csv 和 count.csv ，这些文件包含了有关数据集的信息以及 train-val-test 的计数信息。 对于初学者来说，在下载完数据后，请务必先阅读 README.md 文件（如果有的话），以便更好地了解项目详情和使用方法。本资源仅供学习参考之用，并且不得用于商业用途。
     
  • YOLO水果检测数据集：含8000张高质量图片及完整标注信息
    优质
    YOLO水果检测数据集包含8000张高质量图像与详尽标注信息，旨在提升水果识别精度，适用于机器学习和计算机视觉研究。 项目介绍： 该数据集包含 6 种不同水果（苹果、葡萄、菠萝、橙子、香蕉和西瓜）的 8479 张图像。每张图像都以 YOLOv8 格式进行了注释。 对每幅图像进行以下预处理操作： - 自动定向并剥离 EXIF 方向信息 - 调整大小至 640x640 像素（拉伸） - 应用增强功能，为每个源图像创建三个版本 对于边界框应用了如下变换： - 每个图像的水平翻转概率为 50% 数据集按以下比例进行划分： - 训练集：84% - 验证集：11% - 测试集：5% 下载后，请先阅读项目中的 README.md 文件（如有），以便更好地了解项目的详情和使用方法。本资源仅供学习参考，严禁用于商业用途。 对于任何疑问或需要帮助的情况，欢迎随时与我联系。
     
  • YOLO焊接缺陷物体检测数据集：含3000张高质量图片及完整标注代码
    优质
    简介：本数据集提供了一个包含3000张高质量图像和全面注释信息的YOLO焊接缺陷检测资源，旨在推动相关领域的研究进展。 项目介绍 本数据集专为焊接表面缺陷的物体检测设计，并采用YOLO格式进行标注。它包含3000张高质量图像及其完整的标签信息，涵盖了三个类别：不良焊接、良好焊接及存在缺陷的情况。 该数据集适用于对象检测任务的研究与开发工作，具体分类详情请参阅data.yaml文件中的描述内容。所有图片均来自不同的图像集合和现有数据集中整合而来。 对于初学者来说，在下载完成后可以直接通过私信的方式寻求指导和支持（包括远程教学服务），以帮助顺利运行项目。 具备一定编程技能的用户可以在原有代码基础上进行修改与扩展，从而实现更多个性化功能。这非常适合用于毕业设计、课程作业等学术研究目的。 最后，请务必在使用前仔细阅读README.md文件中的说明信息，以便更好地理解和操作整个资源包。 请注意：本资料仅供学习和参考之用，并严禁任何商业用途的实施行为。如遇问题或需要进一步的帮助时，欢迎随时与我联系沟通解决。
     
  • 水质类别图片数据集（含5000张图片）
    优质
    本数据集包含5000张不同水质类别的图片，旨在为水质监测与分类提供训练模型的数据支持，促进环保领域的研究与发展。 使用增强后的5000张图片对水质进行分类，并将其分为五类。采用ResNet模型后，准确率可达98%。由于内容有限，我降低了积分要求，因为网站收取的费用较高。
     
  • YOLO高效图像标注工具
    优质
    简介：YOLO（You Only Look Once）是一款快速且高效的实时物体检测系统，专为图像标注设计，能够准确、迅速地识别和标注图片中的目标。 YOLO快速图像标注工具附有使用说明书。资源并非本人原创，如果涉及侵权，请告知我（我会主动删除）。
     
  • YOLOv5安全帽检测数据集-包含yolo和voc格式图片标注
    优质
    简介：本数据集专为YOLOv5设计，聚焦于工地安全帽检测任务，提供详尽的图像及其标注文件（支持Yolo与VOC格式），助力优化模型性能。 YOLOV5安全帽检测数据集可以采用Yolo格式或VOC格式进行存储。这种数据集用于训练YOLOv5模型以识别图像中的安全帽。
     
  • 带标签的卡车数据集含5000张图片
    优质
    本数据集包含5000张带有详细标注的卡车图像，适用于自动驾驶、目标检测等场景的研究与开发。 卡车数据集包含5000张图片，其中有标签的卡车数据集也有5000张图片，并且这些有标签的数据集可用于训练YOLOv5模型。
     
  • 含标注的输电线路异物数据集近5000张图片
    优质
    本数据集包含接近5000张带有详细标注的输电线路异物图像，旨在支持电力设施监控和维护中的异常检测研究。 这段文字描述了输电线上可能出现的各种异物，包括气球、风筝和塑料袋，并且已经完成了相关标注工作。
     
  • 包含8000张图片的口罩数据集已完成标注
    优质
    本项目成功构建了一个独特的口罩图像数据库，内含8000张已标注图片，为面部识别与疫情防控研究提供了宝贵的资源。 已标注好的口罩数据集包括face和mask两部分。
     
  • 老鼠图片目标检测数据集【包含约1100张标注图片，采用YOLO格式】
    优质
    这是一个专为老鼠图像设计的目标检测数据集，内含大约1100张标注图片，并且采用了流行的YOLO格式，非常适合训练和优化目标检测模型。 老鼠图像目标检测数据集已包含约1100张图片，并且已经按照YOLO格式进行了标注。 类别数量为1：老鼠（详情参考classes文件）。 该数据集已被划分为训练集与测试集，如需可视化，请运行show脚本即可。