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火焰数据集，包含已标注的标签。

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简介：
该数据集包含1553张图像，并附带了精心制作的txt和xml标注文件，这些标注均由人工完成。利用YOLOv5模型进行训练后，其mAP@.5指标达到了0.953，而mAP@.5:0.95指标则为0.679，表明该数据集在目标检测任务中表现出优异的性能。

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  • 带标注标签的火焰数据集
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    本数据集包含大量带有详细标注的火焰图像和视频帧，适用于火灾检测与分析研究。 火焰的数据集包含1553张图片，并附有标注好的txt和xml文件。自己进行标注后用yolov5训练模型，得到mAP@0.5为0.953，mAP@0.5:0.95为0.679的成绩。
     
  • 带标注标签的火焰数据集
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    本数据集包含大量带有详细标注信息的火焰图像和视频帧，旨在促进火灾检测与分析领域的算法研究及模型训练。 我有一个火焰的数据集，包含1553张图片，并且每张图片都有对应的txt和xml文件。这些数据是我自己进行标注的，在使用yolov5训练模型后，mAP@0.5达到了0.953，而mAP@0.5:0.95为0.679。
     
  • 已标注的火焰目标检测数据集
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    该数据集包含了大量经过精细标注的图像，专注于火焰及其相关目标的识别与定位，适用于研究和开发火灾预警系统。 该数据集包含1500多张图片，并使用labelme工具进行标注（包括xml坐标信息），适用于yolo v5等目标检测算法用于火焰检测。
     
  • 已标注的火焰烟雾数据集（含1000张图片）
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    本数据集包含1000张经过详细标注的图像，专注于火焰与烟雾的识别与分析，适用于火灾检测系统的开发和研究。 已使用1000张图片创建了火焰烟雾的标注数据集。
     
  • 已标注的烟雾火焰数据集（VOC格式）
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    本数据集包含了大量已标注的烟雾和火焰图像，遵循PASCAL VOC数据格式标准，适用于火灾检测与识别研究。 共有4999张图片，这些图片包含“烟雾”和“火焰”两个标签。其中，“火焰”的标注较为完整，而由于图像分辨率等因素的影响，“烟雾”的标注质量较差。“火焰”的AP值在使用YOLO训练后达到了约0.7，而“烟雾”的AP值约为0.5。这组图片来自多个不同的来源，并且存在一定的重复情况。
     
  • 带标签的火焰目标检测数据集
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    本数据集为火焰目标检测设计，包含大量带有精确边界框标注的图像，适用于训练和评估各种环境下的火焰识别算法。 适合目标检测的Yolov3和SSD算法的数据集包含XML格式坐标的标签。在Pytorch环境下实现火焰检测的Yolov3训练过程可以参考相关文献或教程进行学习。
     
  • 含标签XML文件的烟雾火焰数据集
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    本数据集包含带有XML标签的烟雾与火焰图像，旨在支持火灾检测研究，适用于训练和测试计算机视觉模型。 共有2472张图片包含烟雾和火焰两个标签，格式为VOC的xml文件。以白烟（火灾初期产生的烟）标注为主，因为黑烟出现时通常已经伴随有明火，此时进行烟雾检测意义不大。对于烟雾目标检测，我们采用大框方式进行标注而非小框多标方式，这是因为烟雾检测的主要目的是为了报警而不是精确定位。 火焰的标注相对简单直观，并且可以通过网上公开的数据集直接增加火焰数据集的数量。在评估基于图片的目标识别算法时，可以使用召回率和误检率来评价网络性能的好坏；而平均精度（AP）则可以用来指导改进算法的方向。需要注意的是，完全依赖于AP指标衡量烟雾检测算法的优劣可能并不合理。
     
  • 火焰与烟雾数据集，包含XML标签和YOLO格式数据集
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    该数据集包含了多种场景下的火焰与烟雾图像，并提供详细的XML标签及YOLO格式标注文件，适用于火灾检测等相关研究。 在当前科技的发展趋势下，机器学习与深度学习领域取得了显著的进步，在计算机视觉及图像识别方面尤为突出。火焰烟雾数据集、XML标签以及YOLO数据集是这些研究领域的关键资源，为研究人员提供了宝贵的工具来改进火灾检测和安全监测等应用场景中的模型训练与算法测试。 在机器学习的研究中，高质量的数据集至关重要。它们包含了大量经过标注的样本用于训练及验证各种算法的有效性。对于火焰烟雾数据集而言，它包含了大量的图片资料，并且每张图片都详细地标记了其中存在的火源或烟雾的位置和特征信息，以便于算法能够准确识别并学习这些视觉元素。 XML标签是计算机视觉领域中常用的标注格式之一。它可以有效地描述图像中的对象及其位置等关键信息，在火焰及烟雾的检测任务中尤为有用。每一张经过标注处理后的图片通常会有一个对应的XML文件来记录其详细的信息，包括边界框坐标、类别名称等等细节内容。 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用的目标识别系统，以其快速准确的特点在图像分类领域占据重要地位。该模型通过将输入的影像分割成多个小区域并预测每个格子内的目标位置与概率值来实现高效的实时检测功能。为了训练这样的高效算法，研究人员需要使用专门准备好的YOLO数据集。 火焰烟雾数据集的应用极大地提升了火灾监控系统的性能和可靠性，在保护生命财产安全方面发挥着重要作用。通过利用大量的图像样本进行机器学习模型的迭代优化，可以显著提高自动识别火源的能力并减少误报与漏报的风险。此外，快速准确地发现潜在的安全隐患有助于消防部门更及时有效地做出反应。 实际构建这样的数据集是一项复杂且耗时的工作，需要收集大量具有代表性的火焰和烟雾图片，并由专业人员进行精确标注以生成XML文件等辅助信息。虽然过程繁琐但对提升检测算法的精度来说必不可少。 在利用这些资源开展机器学习研究的过程中，研究人员还需要执行一系列预处理步骤来优化数据集的质量，例如调整图像大小或标准化像素值；同时选择合适的模型架构如YOLO并进行训练和参数调优工作；最后通过测试评估验证最终效果。 随着技术的进步，未来的研究可能会开发出更加先进且精确的火灾检测算法。而这些新方法的研发与检验仍然依赖于高质量的数据集支持。因此，在当前及未来的机器学习研究中，火焰烟雾数据集、XML标签以及YOLO数据集等资源都是不可或缺的重要组成部分。
     
  • 含有标注XML的4000张火焰烟雾数据集
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    本数据集包含4000张图像及其对应的标注XML文件，用于识别和分类火焰与烟雾，适用于火灾预警系统开发及研究。 火焰烟雾数据集包含4000张图片，并附有标注的xml文件。
     
  • Yolov5火焰标注优质数据集，包含图片与txt文件
    优质
    本数据集为YOLOv5训练优化打造，内含大量火焰图像及其对应标注的txt文件，旨在提升模型在火灾检测中的精度和效率。 yolov5火焰标记好数据集包含图片和txt文件。