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适用于深度学习训练的烟雾火灾数据集

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简介：
本数据集专为深度学习模型设计，包含大量真实场景下的烟雾与火灾图像，旨在提升算法在复杂环境中的识别准确率和响应速度。 我们提供了一个自采集并整理的烟雾与火灾数据集，包含超过2万张图片，并且所有图片均采用VOC格式进行标注。该数据集中包括两类标签：烟雾和火焰。此数据集是比赛和毕业设计项目中不可或缺的重要资源。下载方式为百度网盘，在提供的文件中有详细的下载链接，请放心使用。

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  • 适用于深度学习训练的烟雾火灾数据集
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    本数据集专为深度学习模型设计，包含大量真实场景下的烟雾与火灾图像，旨在提升算法在复杂环境中的识别准确率和响应速度。 我们提供了一个自采集并整理的烟雾与火灾数据集，包含超过2万张图片，并且所有图片均采用VOC格式进行标注。该数据集中包括两类标签：烟雾和火焰。此数据集是比赛和毕业设计项目中不可或缺的重要资源。下载方式为百度网盘，在提供的文件中有详细的下载链接，请放心使用。
     
  • 百度烟雾数据集（火灾相关）.zip
    优质
    百度烟雾数据集（火灾相关）包含大量与火灾相关的图像和视频数据，旨在用于训练计算机视觉模型识别火灾早期信号，提升消防安全监控系统的准确性。 火灾烟雾数据集包含6000多个已标注的数据点，可以直接使用。
     
  • YOLOV5火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型 Python火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型
    优质
    本项目提供YOLOv5框架下的Python代码，用于火灾中火焰和烟雾的检测。包含相关数据集以及经过训练的模型文件，便于快速应用和二次开发。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练好的模型包含详细代码注释，适合新手理解使用。这是一个个人精心打造的98分项目，在导师那里获得了高度认可，并被推荐为毕业设计、期末大作业和课程设计中获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可投入使用。
     
  • 烟雾数据（火灾）.txt
    优质
    该文本文件包含了关于烟雾检测和火灾预防的数据分析结果及建议，旨在提高火灾预警系统的准确性与效率。 我已经收集并手工标注了一个包含大约1000张图片的火灾烟雾数据集。该数据集以VOC格式提供，并通过百度网盘分享。希望这个资源能够帮助那些准备进行火灾检测和预警研究的人们。
     
  • 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。
     
  • 适用于深度学习模型训练的交通、火灾与事故图像数据集_ Python代码_下载
    优质
    本数据集提供用于深度学习模型训练的高质量交通、火灾及事故场景图片，兼容Python环境使用。 Traffic-Net 是一个包含密集交通、稀疏交通、事故和燃烧车辆图像的数据集。这些图像是为了训练机器学习系统来检测交通状况并提供实时监控、分析和警报而收集的。作为DeepQuest AI的一部分，该数据集旨在帮助机器学习系统感知、理解并采取相应的行动以解决它们所部署环境中的问题。 这是Traffic-Net 数据集的第一个版本，包含4,400张图像，并涵盖四个类别：事故交通、密集火稀疏流量和其它类型（原文中提到的“密集”与“火”间可能有误分隔）。每个类别的训练图像数量为900张，测试用图的数量则为200张。我们计划在未来增加更多种类的数据，并持续改进数据集的质量。
     
  • YOLO数据集（含火灾风险场景、火灾和烟雾）
    优质
    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。
     
  • 基于YOLOV5的火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练好的模型（Python版）
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的火灾火焰和烟雾检测解决方案，包括Python代码、训练所需数据集及预训练模型。 基于YOLOV5的火灾火焰烟雾检测源码、数据集以及训练好的模型已准备好。同样提供的是Python版本的火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型。这些资源可以用于实现高效的火灾监控系统，帮助及时发现并响应火情。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOV5的火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练模型和PyQt界面.zip
    优质
    本资源包提供基于YOLOv5的火灾火焰与烟雾检测系统全套资料，包括源代码、数据集以及预训练模型，并附带Python PyQt图形用户界面设计。 基于YOLOV5的火灾火焰烟雾检测项目提供源码、数据集以及训练好的模型。该项目包含已标注好的烟雾与火焰的数据集，并配有视频及图片素材以供直接测试使用，非常适合用作毕业设计或课程作业。 1. 该方案已经完成预训练工作，可以直接进行推理测试。 2. 提供了完整的烟雾和火焰数据集并已完成标记。 3. 如果需要重新训练模型也可以实现。 4. 使用项目中提供的训练好的权重pt文件可以轻松地执行推理操作。