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基于YOLOv8的抽烟行为检测数据集,适用于训练目标检测模型

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简介:
本数据集专为基于YOLOv8的目标检测框架设计,聚焦于抽烟行为识别,旨在优化模型在监控场景中的应用效能。 抽烟的危害主要包括以下几个方面: 1. 增加患多种癌症的风险:吸烟是导致肺癌、喉癌、口腔癌、食道癌等多种恶性肿瘤的主要原因,并且会增加其他类型癌症(如肾癌、胰腺癌、膀胱癌)的发病率。 2. 损害呼吸系统功能:烟草中的有害物质刺激气管,引发咳嗽和呼吸困难等症状。长期吸烟还会导致慢性支气管炎以及肺部疾病如肺气肿等的发生概率增加。 3. 影响心血管健康:吸烟能够引起血管收缩、血压上升及动脉硬化等问题,从而提高心脏病与中风的患病几率;同时烟草中的有害成分也会使血液内产生过多的氧化脂肪物质,对心脏和血液循环系统造成进一步损害。 4. 危害生殖系统的正常运作:吸烟对于男女双方都有不利影响。男性方面表现为精子数量减少、质量下降以及生育能力减弱;女性则可能出现月经失调、提前进入更年期及难以怀孕等问题。 5. 使皮肤状况恶化并加速衰老过程:烟草中的尼古丁会导致血管收缩,从而降低肌肤的血液供应量,加快老化速度,并形成皱纹和松弛现象。此外吸烟还会导致牙齿发黄、指甲脆弱以及肤色变暗等症状出现。 6. 增加其他疾病发生的可能性:除了上述提到的各种健康问题外,长期吸烟还可能诱发糖尿病、骨质疏松症、胃食管反流病及消化性溃疡等疾病的产生。 综上所述,持续抽烟对身体健康的负面影响非常严重。通过戒除烟瘾可以显著降低这些潜在的危害风险,并有助于改善整体生活质量。

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客服
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  • YOLOv8
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    本数据集专为基于YOLOv8的目标检测框架设计,聚焦于抽烟行为识别,旨在优化模型在监控场景中的应用效能。 抽烟的危害主要包括以下几个方面: 1. 增加患多种癌症的风险:吸烟是导致肺癌、喉癌、口腔癌、食道癌等多种恶性肿瘤的主要原因,并且会增加其他类型癌症(如肾癌、胰腺癌、膀胱癌)的发病率。 2. 损害呼吸系统功能:烟草中的有害物质刺激气管,引发咳嗽和呼吸困难等症状。长期吸烟还会导致慢性支气管炎以及肺部疾病如肺气肿等的发生概率增加。 3. 影响心血管健康:吸烟能够引起血管收缩、血压上升及动脉硬化等问题,从而提高心脏病与中风的患病几率;同时烟草中的有害成分也会使血液内产生过多的氧化脂肪物质,对心脏和血液循环系统造成进一步损害。 4. 危害生殖系统的正常运作:吸烟对于男女双方都有不利影响。男性方面表现为精子数量减少、质量下降以及生育能力减弱;女性则可能出现月经失调、提前进入更年期及难以怀孕等问题。 5. 使皮肤状况恶化并加速衰老过程:烟草中的尼古丁会导致血管收缩,从而降低肌肤的血液供应量,加快老化速度,并形成皱纹和松弛现象。此外吸烟还会导致牙齿发黄、指甲脆弱以及肤色变暗等症状出现。 6. 增加其他疾病发生的可能性:除了上述提到的各种健康问题外,长期吸烟还可能诱发糖尿病、骨质疏松症、胃食管反流病及消化性溃疡等疾病的产生。 综上所述,持续抽烟对身体健康的负面影响非常严重。通过戒除烟瘾可以显著降低这些潜在的危害风险,并有助于改善整体生活质量。
  • Yolo
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    这是一个专门用于训练YOLO(You Only Look Once)模型进行物体检测任务的数据集,包含大量标记清楚的香烟图像。 标注好的香烟数据集,用于YOLO目标检测训练。
  • Yolov8空间推理注,完整
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    本数据集专为Yolov8设计,包含丰富的空间推理信息和精准标注,旨在支持高效训练和完善目标检测模型。 内容概要: 空间推理验证码数据集+完整标注 适用场景: 适用于训练空间推理验证码的目标检测模型。我自己也基于此数据集及标注数据训练出了识别率98%以上的某客空间推理验证码的识别模型。 更多建议: 如果你是刚接触YOLO目标检测模型,建议先查看我的博客主页,其中包含手把手教学的内容。
  • YOLOv8
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    简介:YOLOv8是一款先进的目标检测预训练模型,以其高效的速度和精准度在计算机视觉领域中占据领先地位。该模型适用于多种场景下的实时物体识别任务,极大地促进了智能监控、自动驾驶等应用的发展。 YOLOv8是一款高效且精准的目标检测模型,在计算机视觉领域有着广泛的应用。Yolo(You Only Look Once)是一种实时的物体检测系统,旨在快速而准确地识别图像中的多个对象。该系列模型以其快速的检测速度和较高的精度著称,而YOLOv8作为最新版本,则继承了这些优点并进一步优化性能。 YOLOv8利用深度学习方法,特别是卷积神经网络(CNN)架构来识别图像中的目标。这一系列预训练模型包括yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt,分别代表不同规模的版本,适用于不同的计算资源和应用场景:其中“n”可能表示nano,“适合低功耗设备;“s”可能表示small,“适合轻量级应用;“m”可能表示medium,“提供平衡的性能与计算需求;“l”可能表示large,“提供更高的精度但需要更多计算资源;而x则代表extra large,是该系列中最大且最精确的模型。 这些预训练模型在大规模数据集如COCO(Common Objects in Context)上进行了充分训练。这一过程使它们能够理解和识别多种物体,并直接用于实际目标检测任务或作为基础进行迁移学习以适应特定领域的应用需求。 设计上的改进可能包括更高效的特征提取网络结构、优化的损失函数以及调整后的训练策略,这些都旨在提高模型的速度和准确性。例如,可能会采用最新的卷积层技术如Dilated Convolution或Deformable Convolution来增强对物体形状与位置变化的鲁棒性,并引入数据增强方法以提升泛化能力。 在实际应用中,用户可依据硬件条件及任务需求选择合适的版本:对于移动设备或嵌入式系统,小型模型(例如yolov8n或yolov8s)能实现实时目标检测;而对于服务器或高性能计算环境,则可以考虑使用更大规模的模型如yolov8l或yolov8x以获取更高的精度。 YOLOv8预训练模型为开发者提供了一套强大的工具,助力其快速部署各种视觉相关应用。通过这些模型,开发者能够节省大量时间和资源,并集中精力于定制化和优化工作上,从而推动AI技术在实际生活中的广泛应用。
  • 优质
    这是一个包含多种标签的抽烟行为的数据集,适用于行为识别和分类研究,有助于提升对特定动作的理解与分析能力。 抽烟目标检测数据集包含标签。
  • YoloV8 - Yolov8s.pt
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    Yolov8s.pt是YOLOv8系列的目标检测预训练模型之一,适用于多种场景下的物体识别任务,提供高效准确的边界框预测。 ### 一、概述 YOLOv8s.pt 是 YOLOv8 算法的一个版本的预训练模型权重文件。该文件包含了在大规模数据集上经过充分训练得到的参数,可以直接应用于目标检测任务或作为进一步自定义训练的基础。 ### 二、特点与优势 - **小型化**:YOLOv8s.pt 设计精简,适合资源受限环境。 - **高精度**:尽管模型轻量化,但依然保持了较高的识别准确率。 - **易用性**:易于集成和部署于各种应用场景。 ### 三、应用场景 1. 实时目标检测 - YOLOv8s.pt 的快速处理能力使其非常适合实时监控视频流或自动驾驶系统中的物体跟踪任务。 2. 移动设备及嵌入式系统 - 针对计算资源有限的移动和嵌入式平台,YOLOv8s.pt 优化后的模型大小和运算效率使得它成为理想的解决方案。 3. 广泛的目标检测应用 - YOLOv8s.pt 不仅适用于实时场景或低性能设备环境,在一般的图像分析、物体识别等领域同样表现出色。 总之,YOLOv8s.pt 是一款功能强大且易于使用的预训练权重文件,结合了高精度和快速运行的特性,广泛应用于多种目标检测任务及平台。
  • Yolov8权重合
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    本资源集合提供了一系列基于YOLOv8框架的目标检测预训练模型权重文件,适用于各类图像识别任务。 YOLOv8的五个权重文件可供下载。由于从GitHub下载速度较慢,我已将这些文件上传至个人空间以方便大家获取。
  • Yolov8权重
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    简介:Yolov8是一种先进的目标检测算法,其提供的预训练模型权重可直接应用于各种图像识别任务中,显著提升模型性能和泛化能力。 该资源包含yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt目标检测预训练权重文件。
  • Yolov8跌倒++源码.zip
    优质
    本资料包提供了一个基于YOLOv8的跌倒检测模型训练方案,包含详细的数据集和完整源代码,适用于开发人员进行跌倒事件识别的研究与应用。 YOLOv8 是由 Ultralytics 推出的最新一代基于 YOLO 的对象检测模型系列,提供最先进的性能。 在特征提取部分,使用了一种名为 CSPDarknet 的网络结构,它是对 Darknet 结构的一种改进版本。CSPDarknet 采用了 Cross Stage Partial Network (CSP) 结构,将网络分为两个主要部分,每个部分包含多个残差块。这种设计有效地减少了模型的参数量和计算需求,并提高了特征提取效率。 对于目标检测部分,则采用了一种名为 YOLOv4-Head 的结构。该结构包括了多层卷积操作以及池化层,用于处理并压缩特征图信息。通过一系列卷积及全连接层的操作后,将这些特征转换为最终的目标检测结果输出。YOLOv8 引入了一种无 Anchor 设计的检测方法,直接预测目标中心点的位置和宽高比例,而不是传统的预测 Anchor 框位置与大小的方式。这种设计减少了需要处理的 Anchor 数量,并且有助于提升模型的速度及精度表现。
  • YOLOv5
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型设计,聚焦于抽烟行为的识别与分类,旨在提升公共空间监控系统的准确性和效率。 YOLOv5抽烟检测数据集已准备好,格式为txt文件,并且训练集、测试集和验证集已经划分好,可以直接用于模型训练,亲测有效。