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

简介：
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。