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吸烟数据集（含XML及TXT文件），适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的目标检测项目，接单中

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简介：
这是一个包含XML和TXT格式文件的吸烟行为数据集，专为YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等目标检测模型训练设计。现接受各类定制化服务订单。 yolov5吸烟检测采用pyqt5界面展示目标检测结果，支持深度学习模型的训练与优化。功能包括显示训练成果、添加继电器或文字报警以提高安全性，并可统计检测到的目标数量。此外，还提供网络优化服务以及对不同版本如yolov7和yolov8的支持。开发环境为pycharm和anaconda，使用python语言实现所有功能。

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  • 吸烟数据集（含XML及TXT文件），适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的目标检测项目，接单中
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    这是一个包含XML和TXT格式文件的吸烟行为数据集，专为YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等目标检测模型训练设计。现接受各类定制化服务订单。 yolov5吸烟检测采用pyqt5界面展示目标检测结果，支持深度学习模型的训练与优化。功能包括显示训练成果、添加继电器或文字报警以提高安全性，并可统计检测到的目标数量。此外，还提供网络优化服务以及对不同版本如yolov7和yolov8的支持。开发环境为pycharm和anaconda，使用python语言实现所有功能。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5吸烟检测与目标识别，基于PyQt5的深度学习项目，支持YOlOv7和YOLOv8，网络优化，接单中，可承接相关任务
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    本项目为基于PyQt5框架开发的深度学习应用，采用YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型进行吸烟检测与目标识别，并提供定制化服务。 Yolov5吸烟检测采用PyQt5界面展示目标检测结果，并支持深度学习模型的网络优化功能。我们能够根据客户需求定制各种物体的目标检测服务，如车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾及情绪识别等。此外，系统还具备统计数量的功能并可添加继电器或文字报警。 该系统的训练成果显著，同时提供全面的技术支持：若安装过程中遇到问题，请随时联系沟通；三天内仍无法解决的将给予退货处理。我们承诺为客户提供完整的包安装服务，并确保所有功能按需定制且价格合理（具体报价请私聊商议）。
     
  • 电话吸烟目标检测数据集
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    本数据集专注于电话使用场景下的吸烟行为识别，通过收集和标注大量图像与视频数据，为开发高效的目标检测算法提供支持。 我们提供一个包含1559张图片的YOLO格式标注数据集，可以直接用于训练YOLO系列模型。 标注示例： 1 0.7974683544303798 0.5 0.16455696202531644 0.2777777777777778 说明：第一个数字“1”代表类别，后面的四个数值表示边界框的坐标（x1, y1, x2, y2）。
     
  • Yolov5吸烟识别数据集 - Yolov5抽烟检测数据集.zip 文件
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    本文件包含用于训练和评估YOLOv5模型在检测图像中吸烟行为的数据集。内含标注清晰的图片及对应的XML格式注释，适用于研究与开发项目。 Yolov5吸烟检测数据集是一种专门用于训练和测试Yolov5模型的数据集合，其目标是识别并检测图像中的吸烟行为。该数据集中包含了大量不同场景的图像样本，包括室内、室外以及人群聚集的地方等多样的环境。每个图片都详细地标注了边界框与类别标签，以便于机器学习算法精确地区分出哪些物体或活动属于吸烟行为。这些边界框不仅指明了目标的位置和大小信息，还通过类标明确指出这是吸烟相关的图像内容。 利用Yolov5模型配合此数据集进行训练后，可以生成一个高度准确的吸烟检测系统，在实际应用中能够迅速定位并识别出图片中的吸烟动作。这在监控场所、公共空间以及安全领域具有重要意义，因为它能帮助监管人员及时发现违规行为，并采取相应措施来保护环境和保障公众健康。 总之，Yolov5吸烟检测数据集是一个重要的资源库，它支持开发者创建高效的实时吸烟监测系统，从而有效应对公共场所中的相关挑战。
     
  • 毕设项目人脸表情数据集（Yolov5-Yolov7-Yolov8）含喜怒哀乐惊讶，包含XML和TXT标签.zip
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    本资源包为毕设项目专用的人脸表情数据集，涵盖喜悦、愤怒、悲伤、平静及惊讶五种基本情绪。采用YOLOv5-v8框架训练，附带XML与TXT格式的标注文件，便于深度学习模型开发和测试。 毕设项目人脸表情数据集yolov5_yolov7_yolov8表情识别数据集包含喜怒哀乐惊讶五种情绪类型，提供xml和txt两种标签格式的文件。该数据集由本人收集并制作完成，可以直接用于yolo系列算法中。表情类别包括高兴、悲伤、惊讶、正常和恐惧，并且标注准确，请放心下载使用。
     
  • 含XML文件的LED目标检测数据集
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    本数据集包含丰富的LED目标检测样本及对应的XML标注文件，适用于训练和测试相关算法模型。 LED数据集可以直接用于目标检测任务。Yolo系列的目标检测算法通常使用VOC数据集进行训练，在这种情况下整体实验精度可以达到约90%左右。
     
  • 基于YOLOv8的抽烟行为检测数据集，适用于训练目标检测模型
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    本数据集专为基于YOLOv8的目标检测框架设计，聚焦于抽烟行为识别，旨在优化模型在监控场景中的应用效能。 抽烟的危害主要包括以下几个方面： 1. 增加患多种癌症的风险：吸烟是导致肺癌、喉癌、口腔癌、食道癌等多种恶性肿瘤的主要原因，并且会增加其他类型癌症（如肾癌、胰腺癌、膀胱癌）的发病率。 2. 损害呼吸系统功能：烟草中的有害物质刺激气管，引发咳嗽和呼吸困难等症状。长期吸烟还会导致慢性支气管炎以及肺部疾病如肺气肿等的发生概率增加。 3. 影响心血管健康：吸烟能够引起血管收缩、血压上升及动脉硬化等问题，从而提高心脏病与中风的患病几率；同时烟草中的有害成分也会使血液内产生过多的氧化脂肪物质，对心脏和血液循环系统造成进一步损害。 4. 危害生殖系统的正常运作：吸烟对于男女双方都有不利影响。男性方面表现为精子数量减少、质量下降以及生育能力减弱；女性则可能出现月经失调、提前进入更年期及难以怀孕等问题。 5. 使皮肤状况恶化并加速衰老过程：烟草中的尼古丁会导致血管收缩，从而降低肌肤的血液供应量，加快老化速度，并形成皱纹和松弛现象。此外吸烟还会导致牙齿发黄、指甲脆弱以及肤色变暗等症状出现。 6. 增加其他疾病发生的可能性：除了上述提到的各种健康问题外，长期吸烟还可能诱发糖尿病、骨质疏松症、胃食管反流病及消化性溃疡等疾病的产生。 综上所述，持续抽烟对身体健康的负面影响非常严重。通过戒除烟瘾可以显著降低这些潜在的危害风险，并有助于改善整体生活质量。
     
  • 针对吸烟行为的目标检测数据集
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    本研究构建了一个专注于识别和定位图像中吸烟行为的目标检测数据集，为相关领域提供高质量训练资源。 吸烟检测数据集包含了一系列用于识别和分析吸烟行为的数据样本。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以提高对吸烟活动的自动检测能力。通过使用这样的数据集，研究人员能够开发出更准确、高效的算法来监测公共场合中的吸烟现象，并为相关健康政策提供支持。
     
  • 烟雾检测数据集YOLOv5吸烟识别
    优质
    本数据集运用YOLOv5算法进行训练与测试，专注于烟雾及吸烟行为的智能检测，旨在提升公共空间的安全监控水平。 包含4104张训练图片、375张验证图片以及371张测试图片，并附有相应的文本标注文件，包括类别及烟的坐标。这些内容均为抽烟场景的照片，格式与yolov5兼容，只需调整路径和类别即可直接用于训练。