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Wildfire Smoke Dataset: 开启Wildfire烟雾数据集探索之旅

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简介:
简介:本项目介绍Wildfire Smoke Dataset,旨在通过分析大量野火产生的烟雾数据,促进对森林火灾影响的研究与理解。 Wildfire烟雾数据集的目的是为了创建一个开放共享且易于访问的数据集,以促进基于视觉的野火检测模型的研发工作。该数据集中包含了从公共领域的HPWREN相机下载并注释边界的图像,用于开发烟雾检测技术。 我们的创始人在最初阶段完成了首批边界框的标注工作,并在此基础上继续努力,在志愿者的帮助下进一步扩充了数据集规模。目前,我们已创建了744张带有边界框注释的图片和2192张带批注的图像。 使用这些具有边框注释的数据时,请记得感谢AI For Mankind以及HPWREN的支持与贡献。此外,如果您有兴趣构建烟雾分类器,可以考虑利用此数据集进行研究工作。请注意,您的捐赠将支持我们的项目,并且根据美国税法501(c)(3)的规定可能享有免税待遇。 希望这些信息能够帮助您更好地了解并使用Wildfire烟雾数据集资源。

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客服
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  • Wildfire Smoke Dataset: Wildfire
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    简介:本项目介绍Wildfire Smoke Dataset,旨在通过分析大量野火产生的烟雾数据,促进对森林火灾影响的研究与理解。 Wildfire烟雾数据集的目的是为了创建一个开放共享且易于访问的数据集,以促进基于视觉的野火检测模型的研发工作。该数据集中包含了从公共领域的HPWREN相机下载并注释边界的图像,用于开发烟雾检测技术。 我们的创始人在最初阶段完成了首批边界框的标注工作,并在此基础上继续努力,在志愿者的帮助下进一步扩充了数据集规模。目前,我们已创建了744张带有边界框注释的图片和2192张带批注的图像。 使用这些具有边框注释的数据时,请记得感谢AI For Mankind以及HPWREN的支持与贡献。此外,如果您有兴趣构建烟雾分类器,可以考虑利用此数据集进行研究工作。请注意,您的捐赠将支持我们的项目,并且根据美国税法501(c)(3)的规定可能享有免税待遇。 希望这些信息能够帮助您更好地了解并使用Wildfire烟雾数据集资源。
  • YOLO检测smoke-dataset-5269.zip)
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    该数据集包含YOLO格式的烟雾检测图像,旨在支持开发高效的火灾预警系统。内含多种环境下的烟雾样本,助力算法训练与优化。 YOLO烟雾检测数据集仅对图像中的烟雾进行了标注,类别为smoke,标签格式提供VOC和YOLO两种格式。该数据集中共有52693张图片,可以直接用于基于YOLO算法的烟雾检测任务中。
  • j-wildfire-6.50.zip
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    J-Wildfire 6.50 是一款用于邮件和文件安全检测的软件工具包最新版本,提供全面的安全防护功能。下载此压缩包可获取安装及更新所需的全部资源。 《JWildfire 6.50:探索火焰与光影的艺术》 JWildfire 6.50 是一款专为创建动态火焰、烟雾和其他流体动力学效果的软件,其核心在于提供逼真的视觉效果,让用户能够以数字方式模拟出火焰的绚丽与神秘。这个名为“j-wildfire-6.50.zip”的压缩包包含了实现这一艺术效果所需的所有关键组件,让我们一起深入探讨其中的每一个文件。 1. **JWildfire.exe**:这是Windows操作系统下的可执行文件,是JWildfire的主要应用程序。通过双击运行,用户可以启动程序,在图形用户界面中设计并渲染火焰动画。它提供了丰富的参数调整功能,允许用户自定义火焰的颜色、形状、速度和复杂性,创造出独特的视觉效果。 2. **j-wildfire-launcher.jar**:这是一个Java Archive(JAR)文件,用于在Java平台上启动JWildfire。它包含了程序的类文件和其他资源,确保软件能在不同系统上稳定运行。通过Java虚拟机,用户可以在不支持原生JWildfire.exe的系统上体验软件的功能。 3. **start_linux.sh**:这是Linux系统的启动脚本,用户可以通过命令行运行此脚本来启动JWildfire。这对于习惯于使用终端的开发者和艺术家来说非常方便,同时也证明了JWildfire跨平台的特性。 4. **CHANGES.txt**:这个文件记录了从上一个版本到6.50版的所有更新内容,详细列出了改进、修复的问题以及新增的功能。它是了解软件演进历史的重要参考资料。 5. **OptiX_Denoiser.txt**、**GPU_RENDERING.txt**、**OIDN_Denoiser.txt**:这些文件分别介绍了不同的降噪技术,如NVIDIA的OptiX降噪器和Open Image Denoise (OIDN)。它们是用于优化渲染过程,减少噪声并提高图像质量的工具,在处理复杂特效时尤为有效。 6. **README_LAUNCHING_JWILDFIRE.txt**:这是一个指导文档,详细解释了如何在各种操作系统上启动和运行JWildfire。对于初次接触软件的用户来说,这是一个宝贵的指南。 7. **README_LINUX.txt**:针对Linux用户的特别说明,可能包含了额外的安装步骤、依赖项或系统要求,以确保在Linux环境下顺利运行JWildfire。 8. **README_SUPPORT.txt**:提供了获取技术支持和社区资源的信息,帮助解决使用过程中遇到的问题,并与其他用户交流经验。 JWildfire 6.50 是一款强大且富有创新性的工具。它的压缩包内容全面,涵盖了软件的启动、配置及学习所需的各项资源。无论是为了艺术创作还是科研目的,这款软件都能激发无限灵感,带来令人惊叹的火焰视觉盛宴。
  • YOLOv5检测代码及预训练smoke模型++pyqt界面
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的烟雾检测解决方案,包括预训练模型、烟雾数据集和PyQt构建的用户界面,助力快速部署与应用。 提供了一个训练好的YOLOv5烟雾检测模型,包含4500多张带有xml和txt格式标签的标注数据集,类别名为smoke。配置好YOLOv5环境后可以直接使用,并附带qt界面用于检测图片、视频以及调用摄像头的功能。该系统采用pytorch框架,代码为python编写。
  • YOLOv5检测代码及训练完成的smoke模型,含4500条标注
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的烟雾检测代码和预训练模型,包含约4500条标注清晰的烟雾图像数据集,适用于快速部署与二次开发。 使用训练好的YOLOv5烟雾检测模型,并包含4500多张带有xml和txt格式标签的烟雾数据集,类别名为smoke,在配置好YOLOv5环境后可以直接使用。该数据集及检测结果可参考相关文献或文章。此项目采用pytorch框架,代码为python编写。
  • PRO/E Wildfire 4.0二次发案例分析
    优质
    本书通过详细解析PRO/E Wildfire 4.0软件的二次开发技术,提供了多个实用案例分析,旨在帮助读者掌握该软件的高级应用技巧。 《ProE Wildfire 4.0二次开发实例解析》一书包含了许多实用的开发案例。虽然这些案例适用于特定的应用场景,但读者通过掌握书中讲解的二次开发知识与方法,并参考提供的示例思路,能够根据实际需求查阅tkuse帮助文档中的相关函数来解决具体问题。这有助于实现符合企业实际情况的功能改进,从而提升产品设计质量和工作效率。
  • TCRT5000模块
    优质
    本篇文章带领读者深入了解TCRT5000反射式红外传感器模块的功能与应用,旨在帮助电子爱好者和工程师掌握其使用技巧。 这是一个小车的寻迹模块!如果你想制作智能小车,就可以使用该模块。
  • Waymo Open Dataset: Waymo-源码
    优质
    Waymo Open Dataset是由谷歌子公司Waymo发布的一个大规模自动驾驶汽车数据集,旨在推动学术界和工业界的自动驾驶技术研究。此数据集包含丰富的传感器信息及详细的标注内容,是目前最全面的开源自动驾驶数据集之一。 Waymo Open数据集于2019年8月首次推出,其中包括高分辨率传感器数据以及1,950个细分的标签,旨在帮助研究社区在机器感知和自动驾驶技术方面取得进展。2021年3月进行了更新,扩展了该数据集以包含一个运动数据集,其中包含了对象轨迹及超过10万个细分的相应3D地图信息。 此次更新后,我们增加了对此新数据集的支持,并提供了实时检测挑战的相关说明与示例供参考使用。此代码存储库包括以下内容: - 数据集格式定义 - 评估指标 - TensorFlow中的辅助功能,用于帮助构建模型 本代码存储库(不包含第三方部分)根据Apache许可2.0版进行授权。出现在third_party中的代碼可能遵循不同的许可证条款。
  • CaMa-Flood_v4: CaMa-Flood_v4的
    优质
    CaMa-Flood_v4简介:探索该模型从概念到应用的发展历程,详述其功能升级与优化过程,展现河流洪水模拟领域的创新成果。 CaMa-Flood_v4的代码托管在GitHub上。该仓库主要面向希望为CaMa-Flood项目贡献的人士。如果您只想使用该项目,请访问产品网页并在Google Form上注册,随后会收到下载密码以获取包含数据(地图/输入)的软件包来运行模型。 现在,CaMa-Flood v4版本下的代码已根据Apache 2.0许可发布(因此它是开源的!),这意味着您可以自由地使用和修改其代码。需要注意的是,数据则依据不同的许可证进行分发。 我们非常欢迎外部人士与我们一起合作以进一步开发CaMa-Flood项目。目前,我们在讨论如何整合来自不同开发者们的贡献。这里提供了一个初步的想法:主分支名为master,用于存放最新代码;release_v4.00是v4.00版本的存档(请勿修改);dev_XX代表各个开发人员的工作区。
  • COCO-dataset-explorer:可可的Streamlit工具
    优质
    COCO-dataset-explorer是一款基于Streamlit开发的交互式工具,旨在方便用户深入探索和分析COCO数据集中的图像与标注信息。 该工具提供了COCO批注文件和COCO预测文件,可让您浏览数据集、可视化结果并计算重要指标。 在示例数据上运行资源管理器 您可以使用我准备的预测,并在COCO验证数据集上探索结果。这些预测来自使用mmdetection训练的Mask R-CNN模型。 下载(并提取到项目目录中)标签,注释和图像: 设置方法: 使用Docker进行设置 sudo docker run -p 8501:8501 -it -v $PWD/coco_data:coco_data i008coco_explorer --coco_train coco_dataground_truth_annotations.json --coco_predictions coco_datapredictions.json --images_path coco_data