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PyTorch YOLOv5安全帽佩戴识别含模型与代码

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简介：
本项目利用PyTorch框架和YOLOv5算法开发了一种高效的安全帽佩戴检测系统，包含完整模型及源代码。 1. YOLOv5x模型 2. 安全帽佩戴识别 3. 视频识别（代码） 4. 图片识别（代码）

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  • PyTorch YOLOv5安全帽佩戴识别含模型与代码
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    本项目利用PyTorch框架和YOLOv5算法开发了一种高效的安全帽佩戴检测系统，包含完整模型及源代码。 1. YOLOv5x模型 2. 安全帽佩戴识别 3. 视频识别（代码） 4. 图片识别（代码）
     
  • 安全帽佩戴检测与识别Android应用
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    本应用是一款专为施工现场设计的安全帽佩戴检测软件，通过AI技术自动识别工作人员是否正确佩戴安全帽，保障工地作业安全。 佩戴安全帽的检测和识别Android应用具有较好的效果。使用高精度版本YOLOv5s模型进行测试时，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，而mAP_0.5:0.95则为0.63。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测与识别（附数据集及训练代码）
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    本项目采用YOLOv5框架进行安全帽佩戴检测与识别，提供详细的数据集和训练代码，旨在提升工地安全管理效率。 《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别（含数据集及训练代码）》：目前基于YOLOv5s的目标检测方法在佩戴安全帽的识别任务中取得了较好的效果，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，mAP_0.5:0.95为0.63。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测
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    本研究利用改进的YOLOv5算法进行安全帽佩戴情况的实时检测，旨在提高施工现场安全管理效率和准确性。 本项目使用官方提供的 yolov5m.pt 预训练模型进行数据集的训练，另外三种可选预训练模型分别为：yolov5l.pt、yolov5s.pt 和 yolov5x.pt。 步骤如下： 一、下载所需预训练模型。 二、将下载好的预训练模型放置于项目的 weights 文件夹中（也可以放在其他位置，但需要相应调整路径设置）。 三、在 train.py 脚本中修改 --weights 参数的默认值为所用模型的实际路径。例如：--weights weights/yolov5m.pt 四、同样地，在 train.py 中将 --cfg 参数的默认配置文件改为对应的 yaml 文件，如 models/yolov5m.yaml。 五、特别注意的是：官方提供的四个预训练模型都基于 coco 数据集，默认识别类别为 80。如果你更换了预训练模型，请务必修改对应 yaml 配置中的 nc（即类别的数量）参数以匹配你项目中实际的类别数，例如本项目的配置应更改为 nc: 2。 六、最后可以通过命令行或直接运行 train.py 脚本来开始训练过程。 另外，在使用新数据集时，请确保在代码中正确添加和引用新的数据文件路径。
     
  • 基于YOLOv5的数据集实现安全帽佩戴检测与识别（附带安全帽数据集及训练代码）
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    本项目利用改进版YOLOv5算法对工地工人是否正确佩戴安全帽进行高效准确的检测，提供完整数据集和训练代码以供参考。 使用YOLOv5实现佩戴安全帽的检测与识别，并提供包含佩戴安全帽数据集及训练代码的数据资源。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测数据集
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    本数据集旨在优化YOLOv5模型在建筑工地安全监管中的应用，专注于提升工人安全帽佩戴情况的识别精度与效率。 打开数据集文件后可以看到里面包含images和labels两个文件夹。其中，images文件夹存放的是训练图片，并分为train和val两个子目录；而labels文件夹则存储通过labelimg工具生成的标签信息，同样也包括train和val两个子目录。这套资料适合于YOLOv5初学者以及学生群体使用，主要用于进行安全帽佩戴情况的检测任务。
     
  • 基于改良版YOLOv5的安全帽佩戴检测算法
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    本研究提出了一种改进的YOLOv5算法，专注于提高施工现场安全帽佩戴情况的检测准确率和效率，保障作业人员的安全。 为了应对现有安全帽佩戴检测中存在的干扰性强、精度低等问题，本段落提出了一种基于改进YOLOv5的安全帽检测新算法。首先，针对不同尺寸的安全帽问题，使用K-Means++算法重新设计了先验框的尺寸，并将其匹配到相应的特征层；其次，在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块，使模型能够自主学习每个通道的重要性权重，增强信息传播能力，从而提高对前景和背景的区分效果。此外，在训练过程中通过随机输入不同大小的图像来提升算法在实际场景中的泛化性能。 实验结果显示，该方法在自制的安全帽佩戴检测数据集上取得了显著的效果：均值平均精度（mAP）达到了96.0%，其中对于戴安全帽工人的平均精度（AP）为96.7%，未戴安全帽的工人则为95.2%。与原始YOLOv5算法相比，改进后的模型在检测佩戴安全帽方面的准确率提高了3.4个百分点，从而满足了施工环境中对安全帽佩戴情况精确监测的需求。
     
  • YOLOV8 安全帽佩戴检测（附带训练模型与数据集）
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    本项目基于YOLOv8框架开发安全帽佩戴检测系统，提供预训练模型及详细数据集，旨在提升施工现场安全管理效率。 YOLOV8 安全帽佩戴检测（包含训练好的模型和训练集）。
     
  • 用于YoloV5、YoloV7和YoloV8的目标检测——安全帽佩戴识别数据集（jpg+xml格式）
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    本数据集专为YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8设计，包含大量标注清晰的安全帽佩戴图像（JPG+XML），助力精准目标检测研究与应用开发。 内容介绍：此数据集适用于深度学习目标检测中的安全帽佩戴检测任务，特别针对yolov5、yolov7及yolov8等算法进行训练优化。该数据集包含两个类别：“hat”代表佩戴了安全帽的图片，“person”则表示未戴安全帽的人像图。通过下载此数据集可以有效开展有关工人是否正确使用安全装备的研究项目。 适合对象：本资源非常适合于从事毕业设计或撰写相关论文的学生，以及那些希望通过实践来提升技能的安全帽检测领域爱好者们。 该数据集中包含了7466张图片及其对应的标注文件，极大地方便了研究者们的实验需求，避免了手动搜集和整理数据的繁琐过程。用户可以直接将这些资源用于自己的项目中而无需额外处理。 使用说明：建议首先利用labelimg工具打开并检查每一张图像的具体标签信息；随后可以将其转换为txt格式，并直接在yolov8等目标检测框架下进行模型训练，操作简便且高效。