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YOLO烟雾检测数据集（smoke-dataset-5269.zip）

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简介：
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。

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  • YOLO烟雾检测数据集（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。
     
  • Wildfire Smoke Dataset: 开启Wildfire烟雾数据集探索之旅
    优质
    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火焰与烟雾检测数据集
    优质
    简介：YOLO火焰与烟雾检测数据集是一个专为实时视频中火焰和烟雾识别设计的高质量标注数据集合，适用于训练和评估目标检测算法性能。 该数据集包含用于YOLO火焰和烟雾检测的真实场景高质量图片，使用lableimg软件进行标注，并提供VOC格式和yolo格式的标签文件分别保存在两个不同的文件夹中。这些图像中的火焰和烟雾已经同时被详细标出，共有fire和smoke两类。数据集包含1200张图片，涵盖了多种场景。
     
  • YOLOv5烟雾检测代码及预训练smoke模型+烟雾数据集+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。
     
  • YOLO焊缝检测数据集-Dataset-11.zip
    优质
    本数据集包含大量用于训练和评估YOLO模型在焊缝检测任务上的表现的图像样本，涵盖多种工业场景及焊缝状态。 YOLO焊缝检测数据集用于评估焊缝的质量。该数据集采用YOLO和VOC格式标签。
     
  • 烟雾检测数据集-YOLO与VOC格式标签
    优质
    本数据集包含多种环境下的烟雾图像，适用于YOLO及VOC模型训练和测试。提供详细的标注信息以提升火灾早期识别能力。 【实际项目应用】：森林火灾预警监控、室内及厂房消防安全智能监控预警 【数据集说明】：烟雾检测数据集包含4019张图片，涵盖黑烟、白烟、浓烟和轻烟等多种场景的火灾烟雾照片。每张图片经过仔细筛选提取，样本丰富多样，并提供了voc（xml）和yolo（txt）两种格式的标签文件，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为手工完成，确保精准度高且与实际情况拟合良好，保证数据集的质量可靠。 如有需要json格式标签，请留言联系。下载后请放心使用！若有任何问题欢迎随时提出。
     
  • YOLOv5烟雾检测代码及训练完成的smoke模型，含4500条标注烟雾数据集
    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。
     
  • YOLO火焰检测数据集（fire-dataset-6602.zip）
    优质
    YOLO火焰检测数据集包含超过6000张图片和对应标注，旨在训练实时火焰识别模型。该数据集适用于火灾预防系统及视频监控等领域研究。 YOLO火焰检测数据集仅对图像中的火焰进行了标注，类别标记为fire，标签格式提供VOC和YOLO两种形式。该数据集中包含66023张图片，并可以直接用于基于YOLO算法的火焰检测任务。此外，还提供了适用于YOLOv5训练的权重文件。
     
  • YOLO行人检测数据集 dataset2 YOLO-People-Detection-Dataset-2.zip
    优质
    本数据集为YOLO行人检测第二版，包含大量标注图片，用于训练和评估基于YOLO算法的行人识别模型性能。 数据集包含3000多张YOLO行人目标检测图片，并已按train、val和test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好，内容如下： names: [Person] train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images 此数据集可直接用于yolov5、yolov7、yolov8等算法的模型训练，并参考相关检测结果。
     
  • 烟雾检测数据集YOLOv5吸烟识别
    优质
    本数据集运用YOLOv5算法进行训练与测试，专注于烟雾及吸烟行为的智能检测，旨在提升公共空间的安全监控水平。 包含4104张训练图片、375张验证图片以及371张测试图片，并附有相应的文本标注文件，包括类别及烟的坐标。这些内容均为抽烟场景的照片，格式与yolov5兼容，只需调整路径和类别即可直接用于训练。