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灭火器检测4-YOLO(v5到v9)数据集合.rar

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简介：
该资源包包含从YOLO v5至v9版本用于训练和测试的灭火器检测数据集，适用于火灾安全设备识别的研究与开发。 灭火器检测4-YOLO（v5至v9）数据集合集.rarcombined_project-v1 2023-02-13 4:24 pm 与您的团队在计算机视觉项目上合作，包括收集和组织图像、了解和搜索非结构化图像数据、注释并创建数据集。此外，还需导出、训练和部署计算机视觉模型，并使用主动学习方法随着时间的推移改善数据集。 该数据集包含8227张图像，所有图片都按照Yolo V5 Pytorch格式进行了头盔外杀剂标注。在预处理过程中没有应用任何图像增强技术。

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  • 灭火器检测4-YOLO(v5到v9)数据集合.rar
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    该资源包包含从YOLO v5至v9版本用于训练和测试的灭火器检测数据集，适用于火灾安全设备识别的研究与开发。 灭火器检测4-YOLO（v5至v9）数据集合集.rarcombined_project-v1 2023-02-13 4:24 pm 与您的团队在计算机视觉项目上合作，包括收集和组织图像、了解和搜索非结构化图像数据、注释并创建数据集。此外，还需导出、训练和部署计算机视觉模型，并使用主动学习方法随着时间的推移改善数据集。 该数据集包含8227张图像，所有图片都按照Yolo V5 Pytorch格式进行了头盔外杀剂标注。在预处理过程中没有应用任何图像增强技术。
     
  • 塑料袋检测器18-YOLO（v5至v9）数据集合.rar
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    本资源包包含针对塑料袋识别与分类的YOLO系列算法(v5至v9)训练所需的数据集，适用于提升模型在复杂场景下的目标检测精度。 塑料袋探测器18-YOLO（v5至v9）数据集合集.rar包含了一个名为“塑料袋探测器-V3”的版本，该版本创建于2023年1月14日。 该项目涉及以下任务： - 与团队合作开展计算机视觉项目。 - 收集和整理图像资料。 - 理解并搜索非结构化图像数据。 - 注释及构建数据集。 - 导出、训练并部署计算机视觉模型。 - 使用主动学习方法随着时间的推移提升数据质量。 此数据集适用于最先进的计算机视觉培训笔记本，并可与该特定的数据集合配套使用。它包含2786张图片，塑料袋在这些图像中以Yolo V5 Pytorch格式进行注释。每一张原始图像是经过自动取向（Exif-Arientation剥离）和调整大小为640x640像素后生成的。 为了增强数据集的质量，在每个源图像的基础上创建了两个版本，具体扩展包括： - 在亮度上随机增加或减少25%。 - 将盐和胡椒噪声应用于10%的像素。
     
  • YOLO火焰检测数据集V4-4
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    简介：YOLO火焰检测数据集V4-4是专为实时火焰与烟雾识别设计的高性能数据集合，采用先进的YOLO算法优化版本，显著提升火灾预防系统的效率和准确性。 YOLO火焰检测数据集4-4包含了用于训练和测试基于YOLO算法的火焰检测模型的数据。这个版本的数据集可能包括了新的图像样本或者改进后的标注方式，以提高模型在不同环境下的准确性和鲁棒性。
     
  • 《数据集》灭火器检测数据集《目标检测》
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    该数据集专为灭火器状态的目标检测设计，包含了大量标注清晰的图像和视频资料，旨在提升对不同环境下灭火器识别的准确性和效率。 YOLO与VOC格式的灭火器识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种模型训练。该数据集中唯一的类别是“extinguisher”，包含3262张图片，以及相应的标签文件和yaml配置文件。 这个数据集专门为训练目标检测算法设计，主要关注于识别图像中的灭火器对象。它采用了YOLO（You Only Look Once）格式的标注方式，这种实时物体检测系统以其高效性和准确性而闻名，并且通常包括了用于模型训练的图片、文本标签以及类别信息配置文件。 除了YOLO标准之外，数据集还包含了VOC (Visual Object Classes) 格式的xml标注文件。这些文件详细记录了图像中灭火器的位置和分类信息，非常适合于多种目标检测模型的训练任务。 为了确保最佳的学习效果并评估算法性能，在该数据集中图片被明确地划分成了三个不同的集合：训练集、验证集以及测试集。这有助于开发者在调整超参数时进行有效的学习，并最终对模型的表现进行全面评价。 此数据集包含3262张图像，为深度学习模型提供了充分的样本数量来提高识别精度和泛化能力。由于其广泛的适用性和对未来技术发展的适应性，该数据集已经预处理并适配于不同版本的YOLO算法（包括但不限于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等），这使得研究人员可以方便地进行模型比较与进一步的研究开发工作。 总体而言，灭火器识别数据集在目标检测技术的应用研究中具有重要的实用价值。它不仅为科研人员提供了丰富的训练素材，也为深度学习算法的性能评估和优化提供了一定的支持。
     
  • YOLO火焰检测数据集3.3
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    简介：YOLO火焰检测数据集3.3是一款专为实时火焰与烟雾检测设计的数据集，采用先进的YOLO算法框架，显著提升火灾预防系统的准确性和响应速度。 YOLO火焰检测数据集3-3包含了用于训练和评估基于YOLO算法的火焰检测模型的数据。该数据集旨在提高在各种环境下准确识别火焰的能力，并包含了大量的图像样本，涵盖了不同光照条件、背景环境以及火焰类型的变化情况。通过使用此数据集进行机器学习模型的训练与测试，可以有效地提升火灾监控系统的性能，确保更快速地响应潜在的安全威胁。
     
  • YOLO火焰与烟雾检测数据集
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    简介：YOLO火焰与烟雾检测数据集是一个专为实时视频中火焰和烟雾识别设计的高质量标注数据集合，适用于训练和评估目标检测算法性能。 该数据集包含用于YOLO火焰和烟雾检测的真实场景高质量图片，使用lableimg软件进行标注，并提供VOC格式和yolo格式的标签文件分别保存在两个不同的文件夹中。这些图像中的火焰和烟雾已经同时被详细标出，共有fire和smoke两类。数据集包含1200张图片，涵盖了多种场景。
     
  • 二维码图形检测技术比较：7-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集等
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    本研究对比分析了多种二维码图形检测技术，包括YOLO系列算法(v5-v9)、COCO框架、Apple的Create ML工具、Darknet网络以及Paligemma方法，并利用TFRecord数据集评估其性能。 二维码图形检测7-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rar Aruco标记2-V17 2024-03-20 4:21 PM 与您的团队在计算机视觉项目上合作，收集和组织图像，并了解非结构化图像数据。注释并创建数据集，导出、训练及部署计算机视觉模型，并通过主动学习不断改善数据集。 此数据集包括1176张图像，Aruco标记以COCO格式进行注释。对每个图像没有应用任何增强技术。
     
  • YOLO火焰检测数据集（fire-dataset-6602.zip）
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    YOLO火焰检测数据集包含超过6000张图片和对应标注，旨在训练实时火焰识别模型。该数据集适用于火灾预防系统及视频监控等领域研究。 YOLO火焰检测数据集仅对图像中的火焰进行了标注，类别标记为fire，标签格式提供VOC和YOLO两种形式。该数据集中包含66023张图片，并可以直接用于基于YOLO算法的火焰检测任务。此外，还提供了适用于YOLOv5训练的权重文件。
     
  • YOLO火车检测训练数据集 train_VOCtrainval2012.zip
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    本数据集为YOLO算法优化而设，包含大量标记的火车图像，旨在提升模型在铁路场景下的目标检测精度与效率。 1. YOLO火车检测数据集 2. 类别名：train 3. 来源：从VOC train va 2012数据集中单类别提取得到 4. 标签类别：txt和xml两种 5. 图片数量：589张