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口罩佩戴规范识别 数据集 3000张左右 AI与机器学习 VOC标注

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简介:
本数据集包含约3000张图片,旨在训练AI及机器学习模型识别公众在不同情境下是否正确佩戴口罩,采用VOC格式进行标注。 口罩规范佩戴识别检测数据集包含约3000张图片,适用于人工智能与机器学习领域,并采用VOC标注格式。

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  • 3000 AI VOC
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    本数据集包含约3000张图片,旨在训练AI及机器学习模型识别公众在不同情境下是否正确佩戴口罩,采用VOC格式进行标注。 口罩规范佩戴识别检测数据集包含约3000张图片,适用于人工智能与机器学习领域,并采用VOC标注格式。
  • 检测 4000 适用于人工智能 VOC
    优质
    本数据集包含约4000张图片,专为AI和机器学习设计,涵盖多种场景下的口罩佩戴情况,采用VOC格式标注,有助于开发精准的面部识别及防护监测系统。 目标检测之口罩数据集采用VOC格式:JPEGImages文件夹保存图片;Annotations文件夹包含与每张图片对应的XML标注文件,用于记录目标检测的信息。
  • 6000 全网最全面 适用于人工智能 VOC
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    本数据集包含约6000张图片,涵盖各类口罩佩戴情况,提供详尽VOC格式标注,助力研发精准的AI及机器学习模型。 目标检测之口罩检测数据集采用VOC格式:JPEGImages文件夹包含图片;Annotations文件夹存储与图片对应的XML标注文件。每个XML文件对应一张图像中的目标物体的标注信息。
  • .rar
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    该数据集包含大量关于人们佩戴和未正确佩戴口罩的照片及标签信息,适用于训练机器学习模型进行人脸与口罩佩戴状态的识别。 口罩佩戴检测数据集包含两种类别:戴口罩与不带口罩。总共有1165个数据样本,其中戴口罩的有500多个,不带口罩的有600多个,并且每个样本都附带有标注好的标签信息。对于希望使用该数据集进行相关研究或检测的朋友来说,可以直接采用这些已标记的数据,无需自行花费时间来标注新的数据。
  • 关于、未和不及对应的.xml
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    本资料分析了在不同情境下人们佩戴口罩的行为情况,并提供了对应于佩戴、未佩戴以及不规范佩戴口罩的相关数据及其XML标签,便于进一步的数据处理与应用。 我们有一个包含约3000张图片的数据集,这些图片展示了佩戴口罩、未佩戴口罩以及不规范佩戴口罩的情况,并且每张图片都配有对应的.xml标签文件。
  • 正确检测 约1000图片 适用于AI YOLO格式
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    本数据集包含约1000张图像,专为训练和测试AI及机器学习模型在检测口罩正确佩戴情况方面的性能而设计,采用YOLO格式标注。 该数据集包含约1000张图片,用于训练人工智能模型识别口罩规范佩戴情况。这些图片采用YOLO格式进行标注,并适用于机器学习算法的训练与检测任务。
  • VOC的火焰3000
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    本数据集包含3000张经过VOC格式标注的火焰图像,旨在支持火焰检测与识别的研究和应用开发。 本数据集包含的火焰类别有“蜡烛火苗”、“森林大火”、“城市火灾”等,适用于进行火焰识别的目标检测初学者或与火焰识别相关的项目用户学习训练使用。
  • ,用于检测用户是否
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    本数据集专为训练和测试机器学习模型而设计,旨在精准识别个体是否佩戴口罩,助力公共安全与健康监控系统。 口罩数据集用于检测用户是否佩戴口罩。
  • 人脸的人工智能
    优质
    本数据集专为训练和评估人脸识别算法在佩戴口罩情况下的性能而设计,包含大量标注图像,旨在促进疫情期间及以后的相关技术研究。 基于口罩人脸数据设计相应的算法来检测和识别被口罩遮挡的人脸。该技术可以应用于社区封闭管理下的人员进出管控、车站与机场的人脸识别闸机系统以及带有人脸识别功能的门禁考勤设备,以适应佩戴口罩的情况。
  • 的 人工智能 项目答辩PPT
    优质
    本项目利用人工智能技术开发了一种自动检测系统,能够有效识别并评估人们在公共场合是否正确佩戴了口罩。通过此系统可以提高公众对疫情期间卫生规定的遵守程度,保障公共卫生安全。 人工智能口罩规范佩戴识别项目答辩PPT目标检测之口罩检测 该项目旨在利用人工智能技术进行口罩规范佩戴的识别与检测,通过制作相关的演示文稿(PPT)来展示在目标检测领域中针对口罩的具体应用研究和技术实现过程。