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已标注VOC数据集：高空作业安全带的关键点标注标准化

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简介：
本研究提供了一个详细的高空作业安全带关键点标注的数据集，旨在推动该领域内的标准制定与技术进步。 高空作业安全带的数据集已经完成标注工作，并明确了安全带的关键点以及行人的位置。该数据集可以用于检测工人是否按照标准佩戴安全带。

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  • 已标注VOC数据集：高空作业安全带的关键点标注标准化
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    本研究提供了一个详细的高空作业安全带关键点标注的数据集，旨在推动该领域内的标准制定与技术进步。 高空作业安全带的数据集已经完成标注工作，并明确了安全带的关键点以及行人的位置。该数据集可以用于检测工人是否按照标准佩戴安全带。
     
  • 已标注的1400张叶蝉VOC数据集
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    本数据集包含超过1400张经过详细分类和标注的叶蝉发声样本图片，为研究昆虫声音交流机制提供了宝贵的资源。 1400张叶蝉数据集的深度学习训练使用了手动标注的方法。
     
  • 已标注的椿象VOC数据集800张（臭虫）
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    本数据集包含800张经标注的椿象挥发性有机化合物(VOCs)图片，旨在支持农业害虫防治研究与模型训练。 农业害虫椿象数据集包含800张已标注的VOC格式图片，另外还有臭虫的数据集也包含了800张已标注的图片。
     
  • 已标注的烟雾火焰数据集（VOC格式）
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    本数据集包含了大量已标注的烟雾和火焰图像，遵循PASCAL VOC数据格式标准，适用于火灾检测与识别研究。 共有4999张图片，这些图片包含“烟雾”和“火焰”两个标签。其中，“火焰”的标注较为完整，而由于图像分辨率等因素的影响，“烟雾”的标注质量较差。“火焰”的AP值在使用YOLO训练后达到了约0.7，而“烟雾”的AP值约为0.5。这组图片来自多个不同的来源，并且存在一定的重复情况。
     
  • 已标注的煤矿井下安全帽数据集
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    本数据集包含了大量煤矿井下安全帽的真实场景图像，并对其进行详细标注，旨在提高矿工工作环境的安全性与智能化管理水平。 煤矿井下安全帽数据集已经完成标注。
     
  • 带标注标签的火焰数据集
    优质
    本数据集包含大量带有详细标注的火焰图像和视频帧，适用于火灾检测与分析研究。 火焰的数据集包含1553张图片，并附有标注好的txt和xml文件。自己进行标注后用yolov5训练模型，得到mAP@0.5为0.953，mAP@0.5:0.95为0.679的成绩。
     
  • 带标注标签的火焰数据集
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    本数据集包含大量带有详细标注信息的火焰图像和视频帧，旨在促进火灾检测与分析领域的算法研究及模型训练。 我有一个火焰的数据集，包含1553张图片，并且每张图片都有对应的txt和xml文件。这些数据是我自己进行标注的，在使用yolov5训练模型后，mAP@0.5达到了0.953，而mAP@0.5:0.95为0.679。
     
  • 行人VOC格式标注数据集
    优质
    行人VOC格式标注数据集包含大量针对行人的精细标注图像，采用VOC标准格式存储，适用于训练和评估计算机视觉中的行人检测算法。 从VOC数据集中挑选出来的关于行人的数据集对于行人检测的训练与测试非常有用。该数据集包括train、test和val三个部分。
     
  • VOC格式的人头标注数据集
    优质
    本数据集包含大量以VOC格式存储的人头标注图像，旨在促进人脸识别与姿态估计研究。 VOC目录格式包含四千余张人头标注数据集；包括测试集、训练集划分脚本；修改标注名称的脚本；以及将VOC格式转换为YOLO格式的脚本。