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适用于Yolov3的口罩识别标注数据集

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简介：
本数据集专为YOLOv3设计，包含大量人脸配戴口罩情况的标注图像，旨在提升模型在佩戴口罩下的面部检测与识别精度。 文件包含2618张图片，这些图像是从互联网收集的，并展示了佩戴口罩与不戴口罩的情况。每一张图像都配有对应的标签文件（.txt），其中标注了“Mask”为0，“No_Mask”为1。此外，还提供了一些.xml格式的标签文件供用户转换使用。程序中包含一个名为txts.py 的脚本用于将数据集划分为训练和验证两部分，方便直接应用于yolov3模型进行训练。这个资源非常适合大学生参与创新项目或完成毕业设计时使用，并且已经做好了详细的标注工作以简化使用的难度。

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  • 适用于Yolov3的口罩识别标注数据集
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    本数据集专为YOLOv3设计，包含大量人脸配戴口罩情况的标注图像，旨在提升模型在佩戴口罩下的面部检测与识别精度。 文件包含2618张图片，这些图像是从互联网收集的，并展示了佩戴口罩与不戴口罩的情况。每一张图像都配有对应的标签文件（.txt），其中标注了“Mask”为0，“No_Mask”为1。此外，还提供了一些.xml格式的标签文件供用户转换使用。程序中包含一个名为txts.py 的脚本用于将数据集划分为训练和验证两部分，方便直接应用于yolov3模型进行训练。这个资源非常适合大学生参与创新项目或完成毕业设计时使用，并且已经做好了详细的标注工作以简化使用的难度。
     
  • AI目标检测与戴口罩识别数据集，含YOLO标注，适用于直接训练模型
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    本数据集包含丰富的AI目标检测及戴口罩识别样本，并采用YOLO格式标注，旨在为研究人员提供便捷的模型训练资源。 AI目标检测与戴口罩识别数据集使用Yolo格式进行标注，并可以直接用于训练相关模型。
     
  • 口罩识别数据集，用于检测用户是否佩戴口罩
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    本数据集专为训练和测试机器学习模型而设计，旨在精准识别个体是否佩戴口罩，助力公共安全与健康监控系统。 口罩数据集用于检测用户是否佩戴口罩。
     
  • 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。
     
  • 用于Yolov3人脸口罩检测的训练数据集
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    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。
     
  • Yolov3口罩检测训练数据集
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    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。
     
  • 口罩识别数据集副本1
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    口罩识别数据集副本1包含了多个人脸在佩戴及未佩戴口罩情况下的图像，旨在促进人脸识别与口罩检测技术的研究与发展。 口罩识别数据集是计算机视觉领域中的一个重要资源，用于训练机器学习和深度学习模型以实现自动检测图像中的人物是否佩戴口罩。该数据集的一个备份版本可能旨在防止数据丢失或为多个研究项目提供便利，并确保研究人员可以访问到一致的数据源。 在深度学习应用中，这样的数据集通常包含两个主要部分：图像及其对应的标签。其中，大量的照片展示了不同人物在各种环境下的面部表情，有些佩戴口罩而另一些则没有。这些图片以二进制形式的标签指明了每张图中的角色是否戴有口罩（例如0代表未戴口罩，1表示已戴）。 备份数据集可能具有以下结构： - 图像文件夹：每个子目录代表着一个类别，如“佩戴”或“不佩戴”，包含该类别的图像。这些照片可以有不同的分辨率和格式（比如jpg、png），以适应不同的情况与挑战。 - 标签文件：通常使用CSV或者JSON形式存储，记录了每张图片的路径及其对应的标签值。这有助于训练过程中将图像与其正确的目标变量关联起来。 - 元数据可能还包括人物的位置信息如边界框、年龄和性别等额外特征以增强模型性能； - 除了用于训练的数据集之外，“备份”还提供了验证及测试集合，以便于在开发阶段评估算法表现，并且在最终比较不同模型时提供公正的基准。 利用该数据集可以训练卷积神经网络（CNN）或其他深度学习架构。这些系统通过从图像中提取视觉特征如边缘、形状和纹理来区分戴口罩与不戴的情况。为了提高模型的泛化能力，我们在训练过程中需要执行诸如标准化或增强等预处理操作，并选择合适的损失函数及优化器以调整超参数。 完成模型训练后，我们可以通过准确率、精确度、召回率以及F1分数等评估指标来衡量其在测试数据集上的表现。如果结果不尽如人意，则可以考虑通过改进架构设计或者增加更多的训练样本等方式提升性能。 总之，“口罩识别数据集备份”是一个重要的工具，在公共卫生和安全领域有着广泛的应用前景，例如公共场所的智能监控系统或疫情追踪等场景中发挥重要作用。随着研究与优化工作的不断推进，我们可以进一步提高模型准确性和鲁棒性，并且在实际应用中取得更好的效果。
     
  • 口罩佩戴识别数据集.rar
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    该数据集包含大量关于人们佩戴和未正确佩戴口罩的照片及标签信息，适用于训练机器学习模型进行人脸与口罩佩戴状态的识别。 口罩佩戴检测数据集包含两种类别：戴口罩与不带口罩。总共有1165个数据样本，其中戴口罩的有500多个，不带口罩的有600多个，并且每个样本都附带有标注好的标签信息。对于希望使用该数据集进行相关研究或检测的朋友来说，可以直接采用这些已标记的数据，无需自行花费时间来标注新的数据。
     
  • 基于YOLOv5的人脸口罩图片识别数据集（含9000多张标注图）
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    本数据集包含超过9000张人脸图像，并使用YOLOv5框架进行详细标注，旨在提升人脸识别中佩戴口罩情况下的准确率与效率。 数据集分为两个类别：“Mask”和“No Mask”。整个数据集中包含超过9000张图像及24975个带有标注的实例，并已按照训练、测试与验证三个部分划分，可以直接用于模型训练。这些图像的平均分辨率为0.49 MP，中位尺寸为750 x 600像素。为了提升模型性能，在数据集中还保存了每张图片在90度、180度和270度旋转后的版本作为额外的数据增强处理。
     
  • 基于Yolov5的口罩检测与识别数据集及训练模型（含标注数据）.zip
    优质
    本资源包含一个用于口罩检测的数据集及基于YOLOv5的预训练模型。数据集中含有详细的图像标注，便于快速上手进行相关研究和应用开发。 基于Yolov5的口罩检测识别数据集包括训练好的模型以及标注好的数据。整个数据集包含以下内容： - labels：所有图片对应的标签文件。 - photoes：经过整理后的图片数据集，原始图片来自特定来源。 - yolov5-master：存放Yolov5相关模型文件的文件夹。 - transmit.py：一个Python程序，用于快速将从GitHub下载的数据写入指定目录。