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火灾烟雾分割数据集:包含3分类、标签及可视化代码

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简介:
本数据集提供全面的火灾烟雾图像,涵盖三类标签(背景、烟雾、火焰),并附带可视化工具与代码,便于研究和分析。 项目包括:火灾烟雾分割(3分割),包含数据集、类别标签及可视化代码。 该数据集的图像分辨率为512*512像素,并专注于全场景下的烟雾分割任务,其中前景为烟雾等目标物,背景与前景区域区分明显且标注完整。为了方便观察和理解,提供了相关的可视化脚本。具体效果可参考相关文档或示例。 数据集分为训练集和测试集: - 训练集中包含315张图片及其对应的掩模图像。 - 测试集中则有35张图片及相应的掩膜图。 此外,项目还提供了一个用于图像分割的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图片,并展示原始图像、真实标签(GT)以及在原图上应用了标签后的效果,最后将结果保存到当前目录中。

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    本数据集提供全面的火灾烟雾图像,涵盖三类标签(背景、烟雾、火焰),并附带可视化工具与代码,便于研究和分析。 项目包括:火灾烟雾分割(3分割),包含数据集、类别标签及可视化代码。 该数据集的图像分辨率为512*512像素,并专注于全场景下的烟雾分割任务,其中前景为烟雾等目标物,背景与前景区域区分明显且标注完整。为了方便观察和理解,提供了相关的可视化脚本。具体效果可参考相关文档或示例。 数据集分为训练集和测试集: - 训练集中包含315张图片及其对应的掩模图像。 - 测试集中则有35张图片及相应的掩膜图。 此外,项目还提供了一个用于图像分割的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图片,并展示原始图像、真实标签(GT)以及在原图上应用了标签后的效果,最后将结果保存到当前目录中。
  • Yolov8检测,能区,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。
  • 肝肿瘤医学图像(LiTS):切片3别)、
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    简介:LiTS数据集专为肝肿瘤分割设计,提供包含肝脏、肿瘤和背景三类别的CT切片图像及其对应标注,并附有可视化工具。 项目包含:肝肿瘤分割(LiTS)切片【包括切片后的数据集(3类别)、标签文件、可视化代码】 其中mask中的1表示肝脏区域、2表示肿瘤区域,0为背景部分,请参考classes.txt文件以获取更多细节。 该数据集由LITS的冠状面图像切分而成,共包含从131个病例中提取出的数据。为了便于分割操作,在进行切片时已去除ROI(感兴趣区域)不足5%的部分。mask灰度值为0、1和2的阈值图,图片与标签分别以jpeg和png格式存储,并提供了可视化代码用于观察mask。 数据集分为训练集和测试集: - 训练集包括images目录中的10937张图片及masks模板目录下的对应数量的mask图片; - 测试集中则有4686张图像及其对应的相同数量的标签。
  • 玉米叶片病害图像
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    本数据集提供丰富的玉米叶片病害图像,并附带详细分类标签与可视化代码,旨在促进植物病理学研究和智能农业发展。 项目包含:玉米叶片病害分割【数据集+类别标签+可视化代码】 数据集为256*256分辨率下的玉米叶片病害分割。 分割前景包括叶片等部分,标签的mask图像采用RGB彩色表示,其中0代表背景。为了方便观察和理解,提供了一段可视化的代码。 该数据集中包含4个文件夹(健康、锈菌、斑点、枯萎病),共计3852张原始图片及其对应的mask标签。 此外,项目中还包含一个图像分割的可视化脚本,随机抽取一张图片,并展示其原始图、GT图像以及在原图上的蒙板效果,并将结果保存到当前目录下。
  • 焰识别的11000张图片Yolo).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。
  • YOLO风险场景、
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    YOLO数据集包含多种火灾风险相关的场景图片,涵盖火灾与烟雾等关键要素,旨在提升火灾检测模型的实时性和准确性。 数据集概述:此数据集包含带注释的火灾和烟雾图像,专为在涉及火灾危险的场景中训练对象检测模型而设计。它非常适合用于监视、早期火灾探测系统及环境监测等应用。该数据集以YOLO格式提供清晰的注释,包括两个主要类别:火灾(0)和烟雾(1)。 类别: - 0:火灾 - 包含可见火焰或明显存在火灾区域的图像。 - 1:烟雾 - 在火灾发展的早期阶段或因环境因素而出现烟雾的图像。
  • XML文件的
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    本数据集包含带有XML标签的烟雾与火焰图像,旨在支持火灾检测研究,适用于训练和测试计算机视觉模型。 共有2472张图片包含烟雾和火焰两个标签,格式为VOC的xml文件。以白烟(火灾初期产生的烟)标注为主,因为黑烟出现时通常已经伴随有明火,此时进行烟雾检测意义不大。对于烟雾目标检测,我们采用大框方式进行标注而非小框多标方式,这是因为烟雾检测的主要目的是为了报警而不是精确定位。 火焰的标注相对简单直观,并且可以通过网上公开的数据集直接增加火焰数据集的数量。在评估基于图片的目标识别算法时,可以使用召回率和误检率来评价网络性能的好坏;而平均精度(AP)则可以用来指导改进算法的方向。需要注意的是,完全依赖于AP指标衡量烟雾检测算法的优劣可能并不合理。
  • 焰与XML和YOLO格式
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    该数据集包含了多种场景下的火焰与烟雾图像,并提供详细的XML标签及YOLO格式标注文件,适用于火灾检测等相关研究。 在当前科技的发展趋势下,机器学习与深度学习领域取得了显著的进步,在计算机视觉及图像识别方面尤为突出。火焰烟雾数据集、XML标签以及YOLO数据集是这些研究领域的关键资源,为研究人员提供了宝贵的工具来改进火灾检测和安全监测等应用场景中的模型训练与算法测试。 在机器学习的研究中,高质量的数据集至关重要。它们包含了大量经过标注的样本用于训练及验证各种算法的有效性。对于火焰烟雾数据集而言,它包含了大量的图片资料,并且每张图片都详细地标记了其中存在的火源或烟雾的位置和特征信息,以便于算法能够准确识别并学习这些视觉元素。 XML标签是计算机视觉领域中常用的标注格式之一。它可以有效地描述图像中的对象及其位置等关键信息,在火焰及烟雾的检测任务中尤为有用。每一张经过标注处理后的图片通常会有一个对应的XML文件来记录其详细的信息,包括边界框坐标、类别名称等等细节内容。 YOLO(You Only Look Once)是一种广泛应用的目标识别系统,以其快速准确的特点在图像分类领域占据重要地位。该模型通过将输入的影像分割成多个小区域并预测每个格子内的目标位置与概率值来实现高效的实时检测功能。为了训练这样的高效算法,研究人员需要使用专门准备好的YOLO数据集。 火焰烟雾数据集的应用极大地提升了火灾监控系统的性能和可靠性,在保护生命财产安全方面发挥着重要作用。通过利用大量的图像样本进行机器学习模型的迭代优化,可以显著提高自动识别火源的能力并减少误报与漏报的风险。此外,快速准确地发现潜在的安全隐患有助于消防部门更及时有效地做出反应。 实际构建这样的数据集是一项复杂且耗时的工作,需要收集大量具有代表性的火焰和烟雾图片,并由专业人员进行精确标注以生成XML文件等辅助信息。虽然过程繁琐但对提升检测算法的精度来说必不可少。 在利用这些资源开展机器学习研究的过程中,研究人员还需要执行一系列预处理步骤来优化数据集的质量,例如调整图像大小或标准化像素值;同时选择合适的模型架构如YOLO并进行训练和参数调优工作;最后通过测试评估验证最终效果。 随着技术的进步,未来的研究可能会开发出更加先进且精确的火灾检测算法。而这些新方法的研发与检验仍然依赖于高质量的数据集支持。因此,在当前及未来的机器学习研究中,火焰烟雾数据集、XML标签以及YOLO数据集等资源都是不可或缺的重要组成部分。
  • 图片注的.rar
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    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。