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烟雾与明火分割数据集(LabelMe格式,含5205张图片,2个类别).zip

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简介:
本数据集包含5205张图像,采用LabelMe标注格式,旨在区分烟雾和明火两类视觉特征,适用于目标检测与分类研究。 样本图展示的是一个包含5205张jpg图片及其对应json文件的数据集,这些数据是使用labelme 5.5.0工具标注的,并遵循特定规则进行多边形框polygon绘制。 该数据集中包括两个类别:smoke(烟)和fire(火)。具体来说: - smoke类别的标注数量为2354个。 - fire类别的标注数量为13438个。 为了使用这些数据,可以将整个数据集导入labelme工具进行进一步编辑。需要注意的是,json文件需要手动转换成mask、yolo或coco格式以便于语义分割或者实例分割的训练任务。 特别提示:此数据集中提供的标记是准确且合理的,但不保证基于该数据集训练出模型的具体精度表现。

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客服
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  • LabelMe52052).zip
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    本数据集包含5205张图像,采用LabelMe标注格式,旨在区分烟雾和明火两类视觉特征,适用于目标检测与分类研究。 样本图展示的是一个包含5205张jpg图片及其对应json文件的数据集,这些数据是使用labelme 5.5.0工具标注的,并遵循特定规则进行多边形框polygon绘制。 该数据集中包括两个类别:smoke(烟)和fire(火)。具体来说: - smoke类别的标注数量为2354个。 - fire类别的标注数量为13438个。 为了使用这些数据,可以将整个数据集导入labelme工具进行进一步编辑。需要注意的是,json文件需要手动转换成mask、yolo或coco格式以便于语义分割或者实例分割的训练任务。 特别提示:此数据集中提供的标记是准确且合理的,但不保证基于该数据集训练出模型的具体精度表现。
  • 眼睛瞳孔虹膜LabelMe26622).7z
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    本数据集包含2662张图片,采用LabelMe格式标注,涵盖眼睛瞳孔和虹膜两个类别,适用于眼部特征识别与分割研究。 样本图由labelme工具以5.5.0版本进行标注。 数据集格式为labelme格式(不包含mask文件,仅包含jpg图片及其对应的json文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):2662张 - 标注数量(json文件个数):2662份 - 标注类别总数:2类 - 类别名称包括pupil和iris - 每一类别的标注框数量: - pupil的标注框共2660个 - iris的标注框共2666个 使用多边形(polygon)进行各分类对象的标记。 重要说明:用户可以利用labelme软件打开并编辑数据集,同时需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco等其他形式以用于语义分割或者实例分割任务。 请注意,本数据集不对训练模型及其权重文件的精度提供任何保证;提供的仅是准确且合理的标注信息。
  • 肾结石医学LabelMe359,1).zip
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    本资料包含359张用于肾结石识别与研究的医学图像,采用LabelMe标注格式,提供单一类别的精确分割信息。适合深度学习和计算机视觉领域相关科研使用。 样本图展示在博客文章内。 文件存储于服务器上,请务必通过电脑端预览资源详情后再进行下载。 数据集格式:采用labelme标准(不含mask文件,仅包括jpg图片及对应的json文件)。 图片数量(即jpg文件个数):359张; 标注数量(即json文件个数):359份; 标注类别总数为1类; 具体标注类别名称如下: - 肾结石 (kidney stone) 每个类别的标注框数量统计如下: - 肾结石的标注框总计有 512 个。 使用工具:labelme版本号5.5.0 注释规则:对目标进行多边形绘制(polygon)。 特别说明:可利用labelme软件打开并编辑数据集,但需自行将json格式转换为mask、yolo或coco等格式以支持语义分割和实例分割任务。 重要声明:本数据集中不保证训练模型的精度与权重文件的质量,仅确保提供的标注信息准确合理。
  • AI识828720P
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    本数据集包含828张分辨率为720P的图像,专为训练和测试AI模型在检测明火与烟雾方面的性能而设计。 明火烟雾AI识别数据集包含828张720p图片。
  • 西红柿成熟度LabelMe686,3).zip
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    本数据集包含686张采用LabelMe标注工具标记的西红柿图像,涵盖未熟、半熟和全熟三个阶段,适用于机器视觉与农业自动化研究。 样本图:请到服务器资源预览或详情查看后下载。 数据集格式为labelme格式(不包含mask文件,仅包括jpg图片及其对应的json文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):686张 - 标注数量(json文件个数):686份 - 标注类别数:3类 - 标注类别名称:[未成熟, 成熟, 腐烂] 每个类别标注的框的数量: - 未成熟计数 = 2452 - 成熟计数 = 1268 - 腐烂计数 = 710 使用了labelme v5.5.0进行标注,对各类别进行了多边形(polygon)的绘制。 重要说明:可以利用LabelMe软件打开并编辑数据集。需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco格式以用于语义分割或者实例分割。 特别声明:本数据集中提供的标注信息准确且合理,并不对训练模型后的精度做出任何保证。
  • 瑕疵检测VOC+YOLO1972.zip
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    该数据集包含197张图片和两个类别的标注信息,采用VOC与YOLO兼容格式,适用于训练和评估香烟瑕疵检测模型。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):197 标注数量(xml文件个数):197 标注数量(txt文件个数):197 标注类别数:2 标注类别名称:[kongtou, yiwu] 每个类别标注的框数: - kongtou 框数 = 100 - yiwu 框数 = 97 总框数:197 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行矩形框标记 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注。
  • 焰识11000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。
  • 六千多
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    本数据集包含超过六千张火焰与烟雾的图像,旨在支持火灾检测和分析的研究及应用开发。 火焰烟雾数据集包括两个部分:JPEGImages文件夹和Annotations文件夹。JPEGImages文件夹包含超过6600张不同场景的火焰与烟雾图像。整个数据集中共有8000多个火焰标注框及3400多个烟雾标注框,每一张图片都通过labelimg进行了人工标注,并且对应的xml文件被存放在Annotations文件夹中。 该数据集中的图片清晰、涵盖广泛的应用场景并经过精心挑选和详细的人工注释。因此它适用于各种环境下的火焰与烟雾检测任务,可以作为此类问题的标准模板数据集使用。当应用于特定场景时,只需加入少量特有情况的数据即可满足对该应用场景的火焰与烟雾识别需求。 此外,该数据集省去了收集、挑选和人工标注图像的过程,可以直接用于工程化应用中。
  • (VOC+Yolo),107,1.zip
    优质
    本数据集包含107张图像及对应标注文件,涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供,便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面,数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合,总计有107幅图片,并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes(VOC)和You Only Look Once(YOLO)两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型,主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中,每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息,这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统,因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式,包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性,这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求,在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型(例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集)通常涉及以下步骤: 1. 数据预处理:根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段:利用提供的训练集合(本例中为虾的107张图片),通过迭代优化来改进模型参数,从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优:使用验证集评估当前模型性能,并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段:最后,在未见过的数据上进行测试,确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别(即虾),这虽然简化了分类任务的复杂度,但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言,比如自动识别和计数海鲜产品等场合下,这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述,“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑,该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型,并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
  • YOLO18800及YOLO和VOC标注(TXT/XML)
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    本数据集包含18800张图像及其对应的火焰与烟雾标注,提供YOLO和VOC两种格式的注释文件。适合用于目标检测模型训练与评估。 YOLO(You Only Look Once)是一种广泛应用于计算机视觉领域、特别是目标检测的深度学习框架。这个数据集专门用于火焰和烟雾的检测,并包含18,800张图像,每一张都经过了精确标注以训练YOLO模型进行有效识别。该数据集提供了两种标注格式:YOLO 和 PASCAL VOC 格式,同时支持 TXT 和 XML 两种文件类型。 让我们深入了解 YOLO 框架。由 Joseph Redmon 等人在2016年提出的YOLO是一种实时目标检测系统。其核心思想是将图像划分为多个网格,并让每个网格预测几个边界框及其类别概率。这种设计在速度和准确性之间取得了良好的平衡,特别适合于自动驾驶、安全监控等应用。 YOLO的目标检测算法通过一个单一的神经网络同时输出边界框坐标及类别的概率值。每个边界框包含四个参数(x, y, w, h),分别代表中心点位置以及宽度与高度,并且给出该对象属于各个类别之一的概率分布情况。在训练阶段,模型会学习调整这些参数以更精确地定位和识别目标。 PASCAL VOC 格式是另一种广泛使用的目标检测标注标准。不同于YOLO,它采用多边形或矩形框来定义物体边界,并且每个目标都有单独的XML文件描述其类别、坐标信息及置信度等属性。在该数据集中,XML 文件可能包含了与 TXT 文件相同的信息内容但以结构化形式呈现出来便于解析和处理。 对于这个特定的数据集而言,由于已经按照YOLO 和 PASCAL VOC 两种格式进行了预处理工作,用户可以直接使用它们来训练模型而无需进行额外的标注步骤。这极大地节省了时间和资源投入。在开始训练之前,可能需要对数据执行一些预处理操作如图像归一化、增强(例如翻转、裁剪、颜色扰动等)以提高泛化的性能表现;同时选择合适的批次大小和学习率也是优化训练过程的重要环节。 完成模型的训练后可以通过测试集来评估其效果,常用的评价指标包括平均精度(mAP)、召回率以及F1分数。如果发现模型的表现不够理想,则可以尝试调整网络架构设计或使用更复杂的增强技术等手段以提高性能水平。 这个YOLO火焰和烟雾数据集为开发及优化目标检测系统提供了一个宝贵的资源库,尤其适用于火灾预警与安全监控等领域;通过利用此数据集合适当的深度学习框架和技术方法可以在实际应用场景中实现高效的目标识别功能。