Advertisement

Yolov5口罩检测数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集专为基于YOLOv5的口罩检测模型训练及评估设计，包含大量人脸佩戴与未佩戴口罩的真实场景图像，旨在提升公共场合下人员健康安全监控系统的准确性和可靠性。 yolov5口罩数据集、防疫口罩数据集以及AI训练数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Yolov5口罩检测数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5的口罩检测模型训练及评估设计，包含大量人脸佩戴与未佩戴口罩的真实场景图像，旨在提升公共场合下人员健康安全监控系统的准确性和可靠性。 yolov5口罩数据集、防疫口罩数据集以及AI训练数据集。
     
  • Yolov5口罩检测用的数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5模型的口罩检测应用而设计，包含大量标注清晰的人脸配戴口罩情况图像，适用于训练和评估口罩识别算法。 Yolov5口罩检测数据集以txt格式提供，训练集、测试集和验证集已划分好，可以直接用于模型训练，并且已经过亲测有效。
     
  • 基于YOLOv5的口罩检测数据集
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型在口罩检测任务中的性能而设计，包含大量标注清晰的面部图像，涵盖多种佩戴状态与背景环境。 口罩检测数据集 这段文本似乎重复了同一个短语“口罩检测数据集”，可能是为了强调某个特定的数据集合或者在列举多个不同的数据集中的一部分。如果需要更详细的信息或具体描述这个数据集的内容、用途或其他相关信息，请提供更多的上下文，这样可以更好地进行重写或扩展说明。 对于实际应用来说，“口罩检测数据集”通常指的是用于训练和测试机器学习模型的图像数据库，这些模型能够识别照片中的人是否佩戴了口罩。这样的数据集包含大量标注好的图片样本，是开发面部遮挡物（例如口罩）自动检测技术的关键资源之一。
     
  • 基于YOLOv5的口罩检测数据集
    优质
    本数据集基于YOLOv5框架构建，专为口罩检测设计，包含大量标注图像，旨在提高佩戴口罩识别的准确率和效率。 我整理了一个包含4692张图片的口罩数据集，并按8:2的比例进行了划分。该数据集中包含了戴口罩和不戴口罩的正负样本，且提供了TXT格式的标注文件以供直接训练使用。经过自己的训练后，模型精度达到了91%，满足了项目需求。
     
  • Yolov5口罩数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5的目标检测模型设计，专注于优化口罩佩戴情况下的面部识别性能，包含大量标注图片以提升模型训练效果。 口罩数据集适用于训练Yolo系列模型。该数据集中包含label文件，并可以直接通过编写数据集路径进行训练。数据集规模适中，类别包括两类：佩戴口罩（mask）和未佩戴口罩（unmask）。特别重要的是，它还包含了那些没有正确佩戴口罩的图片（例如戴口罩但露出鼻子），这部分也被视为未佩戴口罩的数据。 所有图片都是由人脸识别模块切割出来的小部分人脸图像，这有助于提高训练准确性。此外，数据集还包括了旋转操作以实现数据增强。这些数据既可以是Yolo格式也可以是VOC格式。
     
  • yolov5口罩检测训练数据.txt
    优质
    本文件包含用于训练YOLOv5模型进行口罩检测的数据集，内含大量标注了佩戴或未佩戴口罩的人脸图片及对应标签信息。 使用Yolov5训练口罩检测的训练集已经清洗过，可以直接下载使用。
     
  • yolov5口罩识别数据集.rar
    优质
    本资源包含YOLOv5算法用于口罩佩戴情况识别的数据集，包括图像及标注信息，适用于人脸检测与口罩识别的研究和应用。 资源内容：yolov5口罩检测数据集.rar 资源特点： - 包含2000张图片及相应的text文本标注。 - 数据已按训练、测试和验证集划分，可直接用于模型训练，并经亲测有效。 适用对象： - 计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计项目。 作者介绍： 由一位资深算法工程师提供，该工程师在某大型企业工作10年，专注于Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真。擅长领域包括计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术、信号处理方法以及图像处理等。欢迎交流学习。
     
  • 人脸口罩检测数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标注的人脸佩戴口罩图片，旨在促进人脸识别与口罩检测技术的研究与发展。 本数据来源于MAFA dataset和WIDER FACE dataset。 训练集包含6120张图片，其中来自MAFA的有3006张（主要是戴口罩的照片），而来自WIDER Face的则有3114张（主要为不戴口罩的照片）。 验证集中共有1839张图片，其中有1059张来自于MAFA，780张来自于WIDER Face。
     
  • Yolov3口罩检测训练数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv3的目标检测模型设计，包含大量标注了人脸及口罩佩戴情况的图像，旨在提升模型在不同场景下识别和定位戴口罩人员的能力。 我已经使用Yolov3训练完成了一个包含大约4000个样本的数据集，并用它来进行学习。
     
  • YOLOV7人脸口罩检测数据集
    优质
    简介：该数据集专为优化YOLOv7模型在人脸识别与口罩佩戴情况检测上的性能而设计，包含大量标注图像，助力于提升智能监控及公共健康应用中的准确率。 YOLOV7-人脸口罩检测数据集是专为训练及评估人工智能模型进行人脸口罩识别而设计的资源。该数据集旨在帮助开发者和研究人员在当前全球公共卫生环境下利用计算机视觉技术来判断人们是否佩戴了口罩，这有助于公共场所的安全监控与健康管理。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它将图像分类与边界框预测合并到一个单一神经网络中，从而实现快速、高效的物体识别。作为该系列的最新版本，YOLOV7在保持高速度的同时提升了精度。相比之前的版本，它可能采用了更先进的架构如卷积神经网络（CNN）、空洞卷积或最新的Transformer模块以优化特征提取和目标定位。 数据集通常包括训练集、验证集及测试集，每个样本都标注了人脸的位置以及是否佩戴口罩的信息。这些注释信息一般采用XML或者CSV格式存储，并包含边界框的坐标与类别标签（例如0表示未戴口罩，1表示戴口罩）。高质量的数据对模型训练效果至关重要。 VOCdevkit是PASCAL Visual Object Classes Challenge的数据集工具包，它提供了一系列用于处理图像数据、评估模型性能及可视化结果的功能。在人脸口罩检测场景中，VOCdevkit可能被用来组织和管理XML注释文件，并运行相关脚本进行模型训练与验证。 实际应用中，训练YOLOV7通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：将原始图像及其标注信息转换为适合模型输入的格式。 2. 模型架构：加载YOLOV7网络结构并根据需要微调。 3. 训练过程：利用训练集迭代地调整超参数以优化性能。 4. 验证与调整：通过验证集评估模型表现，依据反馈进行必要的改进或策略调整。 5. 测试和部署：在测试集中检验模型泛化能力，并将其应用于实际场景中。 借助该数据集与YOLOV7模型，我们可以构建一个实时的人脸口罩检测系统，在摄像头捕捉到的画面里自动识别未佩戴口罩的人员并即时发出警告。这有助于公共场所采取有效的防疫措施；同时为AI研究者提供了深入探索目标检测算法、优化模型性能及开发新应用场景的机会。