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包含Yolov8标签的火灾检测数据集，能区分烟火与烟雾，共9332张图片

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简介：
本数据集包含了9332张图像，专门用于训练基于Yolov8的火灾检测模型，能够有效地区分烟火和烟雾，提升火灾预防系统的准确性。 带yolov8标记的火灾检测数据集，能够区分烟火火焰和烟雾，包含9332张图片。

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  • 包含Yolov8标签的火灾检测数据集，能区分烟火与烟雾，共9332张图片
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    本数据集包含了9332张图像，专门用于训练基于Yolov8的火灾检测模型，能够有效地区分烟火和烟雾，提升火灾预防系统的准确性。 带yolov8标记的火灾检测数据集，能够区分烟火火焰和烟雾，包含9332张图片。
     
  • Yolov5火灾烟雾检测用数据集含6940张图片
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5的火灾烟雾检测设计，包含6940张高质量图像，旨在提升模型在复杂场景下的识别精度和效率。 火灾烟雾检测数据集包含了用于训练机器学习模型的数据，这些模型能够识别并响应早期的火灾迹象。这类数据对于开发有效的安全系统至关重要。
     
  • 烟雾与火焰识别的火灾数据集（含11000张图片及Yolo标签）.zip
    优质
    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。
     
  • YOLOv5烟雾火灾检测数据集
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型设计，包含大量标注的烟雾与火灾图像，旨在提升智能监控系统中对早期火情的识别精度。 该项目提供了一个基于YOLOv5的火焰烟雾检测解决方案，并已经训练完成可以直接使用进行推力测试。 项目特点如下： 1. 包括经过预训练的模型yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt，可以立即用于推理任务。 2. 提供了包含标记好的烟雾和火焰的数据集，标签格式包括xml和txt两种形式。 3. 如果需要重新训练模型以适应特定需求，也可以进行操作。 4. 使用PyTorch框架编写，并且代码是Python语言的。该项目还配备了基于pyqt开发的应用界面。 整个项目包含了YOLOv5火灾烟雾检测源码、预训练好的权重文件（pt格式）、数据集以及用户友好的图形界面应用，支持视频和图片等多种形式的数据进行推理测试。价格优惠合理，可以放心下载使用。
     
  • 火灾与烟雾检测数据集（含14397张图片及标准文件）[fire, smoke]
    优质
    该数据集包含14397张图片和配套的标准文件，专门用于训练火灾与烟雾检测模型。涵盖多种场景，确保算法的高准确率与稳定性。 火灾烟雾检测数据集包含14397张图像以及标准文件，其中包括火灾和烟雾两类图像。
     
  • 火灾与烟雾检测数据集（含14397张图片及标准文件）[fire, smoke]
    优质
    本数据集包含14397张图像和相关标注文件，专注于火灾与烟雾识别。适用于训练、测试火灾探测模型的深度学习研究项目。 火灾烟雾检测数据集包含14397张图像及标准文件，其中包括两类标签：火和烟。
     
  • 火、烟火和火灾检测目标 数据集包含600多张JPG图片及xml标注
    优质
    该数据集包含超过600张JPEG格式图像及其XML文件标注，专注于火、烟火与火灾的识别，适用于训练和测试相关检测模型。 我们提供火、烟火及火灾检测的目标检测数据集，包含600余张jpg格式图片，其中591张已采用labelImg工具标注为Pascal VOC格式（仅包括jpg图片及其对应的xml文件）。如果需要更多与Fire相关的数据集图像，请告知需求量；如有特定类型目标检测的数据集制作或人工标注的需求，也可以咨询我们。根据实际情况和报酬协商后可考虑提供帮助，并依据具体的数据集数量及所需时间来确定交付日期。
     
  • 火灾烟雾图片标注的数据集.rar
    优质
    该数据集包含大量经过人工标注的火灾与烟雾相关图像，旨在提高计算机视觉模型在识别和响应早期火情中的准确性和效率。 该资源包含2257张火灾与烟雾图像，每一张都经过了细致的标注，并且质量得到了严格把控。这些图像已经以VOC和YOLO两种格式进行了标注，可以即刻使用。
     
  • 烟雾与火灾检测数据集（包含2059张图片及标签）+ YOLOv5模型应用+操作指南
    优质
    本资源提供一个全面的烟雾与火灾图像数据集，内含2059张标记图片，并结合YOLOv5模型进行物体检测。附带详尽的操作指南以帮助用户快速上手使用。 烟火检测数据集包括多种场景类型：大火与小火、建筑起火、草原起火、森林起火以及车辆（汽车、卡车、摩托车、电动车）起火；白天或黑夜的火灾，室内及室外火灾。烟雾检测的数据集情况与此相同。 该数据集按照Pascal VOC格式组织： - VOC2020 - Annotations (xml文件数量：2059) - ImageSets - JPEGImages (图像数量：2059) 标签名称为 fire。 解压压缩文件的命令如下（适用于Windows或Linux系统的Git Bash，或者使用7zip）： - tar -xzvf ***.tar （对于Windows系统可以使用Git Bash） - 对于Windows系统也可以用7zip打开，360zip可能需要解压两次。 将VOC格式转换成YOLO格式的方法是调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py。
     
  • 火焰与烟雾检测数据集标签版-01
    优质
    本数据集为火焰与烟雾检测设计，包含详细的图像标注信息，旨在提升火灾早期识别系统的准确性和效率。 提供一个包含2500张图片的数据集用于火焰和烟雾检测，标签为json格式，可以直接下载使用。