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）

简介：
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。