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可用于直接训练的YOLOv5人脸口罩图片数据集

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简介:
本数据集包含大量标记的人脸口罩图像,适用于基于YOLOv5的目标检测模型直接训练与优化,促进口罩佩戴识别技术的发展。 约4000张不带口罩的人脸图片加上4000张带口罩的人脸图片,包含有标注文件,并符合YOLOv5格式,可直接用于训练。

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客服
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  • YOLOv5
    优质
    本数据集包含大量标记的人脸口罩图像,适用于基于YOLOv5的目标检测模型直接训练与优化,促进口罩佩戴识别技术的发展。 约4000张不带口罩的人脸图片加上4000张带口罩的人脸图片,包含有标注文件,并符合YOLOv5格式,可直接用于训练。
  • YOLOv5 与文档,便
    优质
    本数据集专为YOLOv5设计,包含大量标注的人脸及口罩图像,附带详细文档,方便用户快速进行模型训练。 这是一个基于Yolov5的人脸与口罩数据集,包含图片和txt文档,可以直接用于训练。该数据集中有约4000张不带口罩的人脸图片以及4000张带口罩的人脸图片,并且每个图像都有对应的标注文件,符合YOLOv5格式要求,可以立即投入使用进行模型训练。
  • YOLOv5
    优质
    简介:本数据集专为基于YOLOv5的人脸口罩检测模型训练和测试而设计,包含大量标注图片,涵盖各种佩戴情况及面部姿态。 约4000张不带口罩的人脸图片与4000张带口罩的人脸图片,包含标注文件,符合YOLOv5格式,可直接用于训练。
  • YOLOv5
    优质
    YOLOv5 人脸口罩图像数据集 是一个专为改进人脸识别与口罩检测技术而设计的数据集合,包含大量标注的人脸配戴口罩图片,适用于训练和评估深度学习模型。 YOLOv5 人脸口罩图片数据集包含约4000张不带口罩的人脸图片和4000张带口罩的人脸图片,并附有标注文件,符合YOLOv5格式,可以直接用于训练模型。
  • Yolov3检测
    优质
    本数据集专为YOLOv3设计,包含大量标注的人脸及口罩图像,旨在提升模型在不同场景下准确识别佩戴与未佩戴口罩状态的能力。 我找了这个数据包很久,但由于一些原因无法下载。后来托远方的朋友帮忙下载,在这里分享给大家。
  • YOLOv5 .rar
    优质
    该数据集为YOLOv5设计,包含大量标注的人脸及口罩图像,旨在促进佩戴口罩情况下的人脸检测与识别技术研究。 【实例简介】包含约4000张不戴口罩的人脸图片及相同数量的戴口罩人脸图片,并附有标注文件,符合YOLOv5格式要求,可直接用于训练。 该数据集结构如下: ``` 4744300845369137808.zip ├── images │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_1012.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_1013.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_101.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_102.jpg │ ├── 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_105.jpg │ └── ...(更多图片文件) ```
  • YOLOv5车牌检测
    优质
    本数据集专为YOLOv5设计,包含大量标注清晰的车牌图像,适用于快速高效的车辆牌照识别模型训练与优化。 车牌检测数据集可以用于YOLOv5的直接训练。
  • Yolov5与模型
    优质
    本项目基于YOLOv5框架,利用特定口罩数据集进行模型训练和优化,旨在提升在各种场景下对口罩佩戴情况的检测精度。 使用Yolov5训练口罩识别的源码,包含7959张带有标签的口罩数据集。这些照片和标签位于源码yolov5-6.2-mask\data\mask路径下,并提供了已经训练好的模型可以直接应用。
  • YOLOv5检测代码及预模型+QT界面+含8000条标注
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的人脸口罩检测系统,包括源代码、预训练模型和一个包含8000条标注记录的数据集,并集成QT图形界面。 YOLOv5人脸口罩检测项目包括代码、训练好的模型以及PyQt界面。该项目包含两个精度达90%以上的预训练模型,并附有各种训练曲线图及8000多张标注数据集,标签格式为VOC和YOLO,类别名称分别为face(人脸)与face_mask(佩戴口罩的人脸)。此外,项目中的qt界面支持图片、视频检测以及调用摄像头进行实时监测。该项目基于PyTorch框架,并使用Python编写代码。
  • YOLOv5模型
    优质
    本项目采用YOLOv5框架对包含人脸及佩戴状态的口罩图像数据集进行训练,旨在提升目标检测模型在复杂场景下的准确性和效率。 源码在 Github 上可以找到。教程可以在相关博客文章中查看。