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AI目标检测与戴口罩识别数据集，含YOLO标注，适用于直接训练模型

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简介：
本数据集包含丰富的AI目标检测及戴口罩识别样本，并采用YOLO格式标注，旨在为研究人员提供便捷的模型训练资源。 AI目标检测与戴口罩识别数据集使用Yolo格式进行标注，并可以直接用于训练相关模型。

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  • AI目标检测与戴口罩识别数据集，含YOLO标注，适用于直接训练模型
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    本数据集包含丰富的AI目标检测及戴口罩识别样本，并采用YOLO格式标注，旨在为研究人员提供便捷的模型训练资源。 AI目标检测与戴口罩识别数据集使用Yolo格式进行标注，并可以直接用于训练相关模型。
     
  • 基于Yolov5的口罩检测与识别数据集及训练模型（含标注数据）.zip
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    本资源包含一个用于口罩检测的数据集及基于YOLOv5的预训练模型。数据集中含有详细的图像标注，便于快速上手进行相关研究和应用开发。 基于Yolov5的口罩检测识别数据集包括训练好的模型以及标注好的数据。整个数据集包含以下内容： - labels：所有图片对应的标签文件。 - photoes：经过整理后的图片数据集，原始图片来自特定来源。 - yolov5-master：存放Yolov5相关模型文件的文件夹。 - transmit.py：一个Python程序，用于快速将从GitHub下载的数据写入指定目录。
     
  • 已标注的香烟数据集，适用于Yolo目标检测训练
    优质
    这是一个专门用于训练YOLO（You Only Look Once）模型进行物体检测任务的数据集，包含大量标记清楚的香烟图像。 标注好的香烟数据集，用于YOLO目标检测训练。
     
  • YOLO格式的口罩识别训练数据及标注文件
    优质
    本资源提供YOLO格式的高质量口罩佩戴情况识别训练数据和标注文件，旨在促进人脸面部特征下的口罩检测模型研究与开发。 我们有一个包含750张图片的口罩分类训练数据集，这些图片使用yolo txt格式进行标注。
     
  • Yolov8目标检测空间推理数据集与标注，适用于训练完整的目标检测模型的数据集及标注
    优质
    本数据集专为Yolov8设计，包含丰富的空间推理信息和精准标注，旨在支持高效训练和完善目标检测模型。 内容概要： 空间推理验证码数据集+完整标注 适用场景： 适用于训练空间推理验证码的目标检测模型。我自己也基于此数据集及标注数据训练出了识别率98%以上的某客空间推理验证码的识别模型。 更多建议： 如果你是刚接触YOLO目标检测模型，建议先查看我的博客主页，其中包含手把手教学的内容。
     
  • 适用于Yolov3的口罩识别标注数据集
    优质
    本数据集专为YOLOv3设计，包含大量人脸配戴口罩情况的标注图像，旨在提升模型在佩戴口罩下的面部检测与识别精度。 文件包含2618张图片，这些图像是从互联网收集的，并展示了佩戴口罩与不戴口罩的情况。每一张图像都配有对应的标签文件（.txt），其中标注了“Mask”为0，“No_Mask”为1。此外，还提供了一些.xml格式的标签文件供用户转换使用。程序中包含一个名为txts.py 的脚本用于将数据集划分为训练和验证两部分，方便直接应用于yolov3模型进行训练。这个资源非常适合大学生参与创新项目或完成毕业设计时使用，并且已经做好了详细的标注工作以简化使用的难度。
     
  • 口罩正确佩戴检测数据集 约1000张图片 适用于AI与机器学习 YOLO格式标注
    优质
    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。
     
  • 口罩检测的训练模型与数据集
    优质
    本研究聚焦于开发用于评估口罩质量及佩戴正确性的自动化检测系统，通过构建专门的机器学习模型和收集相关数据集来实现高效、准确的口罩检测。 口罩检测数据集包括400张测试图片、1200张训练图片以及400张验证图片。用于训练模型的三个不同权重版本为exp_yolov5l、exp_yolov5m和exp_yolov5s。