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口罩佩戴规范识别 数据集 6000张左右 全网最全面 适用于人工智能与机器学习 VOC标注

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简介：
本数据集包含约6000张图片，涵盖各类口罩佩戴情况，提供详尽VOC格式标注，助力研发精准的AI及机器学习模型。 目标检测之口罩检测数据集采用VOC格式：JPEGImages文件夹包含图片；Annotations文件夹存储与图片对应的XML标注文件。每个XML文件对应一张图像中的目标物体的标注信息。

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  • 口罩佩戴规范识别 数据集 6000张左右 全网最全面 适用于人工智能与机器学习 VOC标注
    优质
    本数据集包含约6000张图片，涵盖各类口罩佩戴情况，提供详尽VOC格式标注，助力研发精准的AI及机器学习模型。 目标检测之口罩检测数据集采用VOC格式：JPEGImages文件夹包含图片；Annotations文件夹存储与图片对应的XML标注文件。每个XML文件对应一张图像中的目标物体的标注信息。
     
  • 口罩佩戴规范检测数据集 4000张左右 适用于人工智能与机器学习 VOC标注
    优质
    本数据集包含约4000张图片，专为AI和机器学习设计，涵盖多种场景下的口罩佩戴情况，采用VOC格式标注，有助于开发精准的面部识别及防护监测系统。 目标检测之口罩数据集采用VOC格式：JPEGImages文件夹保存图片；Annotations文件夹包含与每张图片对应的XML标注文件，用于记录目标检测的信息。
     
  • 口罩佩戴规范识别 数据集 3000张左右 AI与机器学习 VOC标注
    优质
    本数据集包含约3000张图片，旨在训练AI及机器学习模型识别公众在不同情境下是否正确佩戴口罩，采用VOC格式进行标注。 口罩规范佩戴识别检测数据集包含约3000张图片，适用于人工智能与机器学习领域，并采用VOC标注格式。
     
  • 人脸佩戴口罩的人工智能识别数据集
    优质
    本数据集专为训练和评估人脸识别算法在佩戴口罩情况下的性能而设计，包含大量标注图像，旨在促进疫情期间及以后的相关技术研究。 基于口罩人脸数据设计相应的算法来检测和识别被口罩遮挡的人脸。该技术可以应用于社区封闭管理下的人员进出管控、车站与机场的人脸识别闸机系统以及带有人脸识别功能的门禁考勤设备，以适应佩戴口罩的情况。
     
  • 口罩规范佩戴识别的 人工智能 项目答辩PPT
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    本项目利用人工智能技术开发了一种自动检测系统，能够有效识别并评估人们在公共场合是否正确佩戴了口罩。通过此系统可以提高公众对疫情期间卫生规定的遵守程度，保障公共卫生安全。 人工智能口罩规范佩戴识别项目答辩PPT目标检测之口罩检测 该项目旨在利用人工智能技术进行口罩规范佩戴的识别与检测，通过制作相关的演示文稿（PPT）来展示在目标检测领域中针对口罩的具体应用研究和技术实现过程。
     
  • 口罩佩戴识别数据集.rar
    优质
    该数据集包含大量关于人们佩戴和未正确佩戴口罩的照片及标签信息，适用于训练机器学习模型进行人脸与口罩佩戴状态的识别。 口罩佩戴检测数据集包含两种类别：戴口罩与不带口罩。总共有1165个数据样本，其中戴口罩的有500多个，不带口罩的有600多个，并且每个样本都附带有标注好的标签信息。对于希望使用该数据集进行相关研究或检测的朋友来说，可以直接采用这些已标记的数据，无需自行花费时间来标注新的数据。
     
  • 关于佩戴口罩、未佩戴口罩和不规范佩戴口罩的数据及对应的.xml标签
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    本资料分析了在不同情境下人们佩戴口罩的行为情况，并提供了对应于佩戴、未佩戴以及不规范佩戴口罩的相关数据及其XML标签，便于进一步的数据处理与应用。 我们有一个包含约3000张图片的数据集，这些图片展示了佩戴口罩、未佩戴口罩以及不规范佩戴口罩的情况，并且每张图片都配有对应的.xml标签文件。
     
  • 口罩正确佩戴检测数据集 约1000张图片 适用于AI与机器学习 YOLO格式标注
    优质
    本数据集包含约1000张图像，专为训练和测试AI及机器学习模型在检测口罩正确佩戴情况方面的性能而设计，采用YOLO格式标注。 该数据集包含约1000张图片，用于训练人工智能模型识别口罩规范佩戴情况。这些图片采用YOLO格式进行标注，并适用于机器学习算法的训练与检测任务。
     
  • 口罩识别数据集，用于检测用户是否佩戴口罩
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    本数据集专为训练和测试机器学习模型而设计，旨在精准识别个体是否佩戴口罩，助力公共安全与健康监控系统。 口罩数据集用于检测用户是否佩戴口罩。
     
  • 适用于Yolov3的口罩识别标注数据集
    优质
    本数据集专为YOLOv3设计，包含大量人脸配戴口罩情况的标注图像，旨在提升模型在佩戴口罩下的面部检测与识别精度。 文件包含2618张图片，这些图像是从互联网收集的，并展示了佩戴口罩与不戴口罩的情况。每一张图像都配有对应的标签文件（.txt），其中标注了“Mask”为0，“No_Mask”为1。此外，还提供了一些.xml格式的标签文件供用户转换使用。程序中包含一个名为txts.py 的脚本用于将数据集划分为训练和验证两部分，方便直接应用于yolov3模型进行训练。这个资源非常适合大学生参与创新项目或完成毕业设计时使用，并且已经做好了详细的标注工作以简化使用的难度。