YOLOv5项目包含六种数据标签的 dataset：后厨工作帽、工作服及口罩等物品

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简介：
YOLOv5项目集成了涵盖六个分类的数据集，包括但不限于后厨工作人员的帽子、服装和口罩等关键标识物，旨在优化厨房环境下的目标识别精度。 YOLOv5项目包含一个数据集，该数据集中有六种标签：无工作帽、工作服、口罩及其他相关类别。压缩包内有两个文件夹：JPEGImages 文件夹里含有7392张图片；Annotations 文件夹则提供VOC格式的xml注释文件，对应JPEGImages中的每一张图片，并且包含txt文件来定义六个数据标签名称（例如nohat）。如果需要适用于Python的TXT格式标注信息，请直接联系我。我可以无偿分享YOLOv5训练过程的教学资料，包括环境部署、参数设置讲解以及各种性能评估指标如map或iou等；同时还可以绘制precision和recall图等多种图表进行可视化分析。对于其他目标检测项目也提供相应的教学支持，并且全部使用GPU进行训练。请注意，我不是售卖项目的人员，在校大学生一枚，希望相互学习共同进步嘻嘻嘻。

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YOLOv5项目包含六种数据标签的 dataset：后厨工作帽、工作服及口罩等物品

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YOLOv5项目集成了涵盖六个分类的数据集，包括但不限于后厨工作人员的帽子、服装和口罩等关键标识物，旨在优化厨房环境下的目标识别精度。 YOLOv5项目包含一个数据集，该数据集中有六种标签：无工作帽、工作服、口罩及其他相关类别。压缩包内有两个文件夹：JPEGImages 文件夹里含有7392张图片；Annotations 文件夹则提供VOC格式的xml注释文件，对应JPEGImages中的每一张图片，并且包含txt文件来定义六个数据标签名称（例如nohat）。如果需要适用于Python的TXT格式标注信息，请直接联系我。我可以无偿分享YOLOv5训练过程的教学资料，包括环境部署、参数设置讲解以及各种性能评估指标如map或iou等；同时还可以绘制precision和recall图等多种图表进行可视化分析。对于其他目标检测项目也提供相应的教学支持，并且全部使用GPU进行训练。请注意，我不是售卖项目的人员，在校大学生一枚，希望相互学习共同进步嘻嘻嘻。

包含厨师帽和口罩检测的数据集+厨师帽单独检测

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这是一个包含了戴有口罩的厨师以及仅佩戴厨师帽的人脸图像数据集，旨在为厨师帽与口罩的独立及联合检测提供训练资源。该数据集分为两个部分：JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹包含超过 6400 张各种场景的图像，并且有大约1万个标注框。每张图片都使用 labelimg 工具进行了人工标注，对应的 xml 标注文件存放在 Annotations 文件夹中。该数据集中的图片清晰、场景广泛，经过精心挑选和详细标注。适用于任何场景下的检测任务，可以作为识别是否有厨师帽口罩的模板数据集。在特定应用场景下，只需加入一些特定场景的数据即可满足需求。这节省了收集、筛选及人工标注图像的时间，并可以直接用于工程化应用中。

包含数据库和串口操作的Qt工程项目

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本项目为一个基于Qt框架开发的应用程序，集成了数据库管理和串口通信功能，适用于需要数据存储与设备间通信的场景。我编写了一个使用Qt的工程示例，该工程用C++语言实现，并且能够操作MySQL数据库以及串口通信功能。

带有标签的Yolov5安全帽数据集

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本数据集基于Yolov5框架，专门用于检测施工现场的安全帽佩戴情况，包含大量标注图片，旨在提升工地安全管理效率与准确性。在机器学习和计算机视觉领域，数据集是训练模型的基础，特别是对于目标检测任务而言，高质量的数据集至关重要。本段落将深入探讨“yolov5安全帽数据集带标签”这一资源及其在训练模型中的作用。“yolov5安全帽数据集带标签”表明这是一个针对YOLOv5模型的专门定制数据集，其核心内容是包含了安全帽的图像，并且这些图像已经被精心标注以便用于训练目标检测模型。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，而YOLOv5是其最新版本，具有更快的速度和更高的检测精度。“大约200张带yolo格式标签的安全帽数据集”意味着这个数据集中包含约200张图片，每张图片都附有YOLO的特定标签信息。这些标签通常包括边界框坐标和对应的类别信息。边界框定义了图像中目标物体的位置，而类别信息则指明了该对象类型，在本例中即为“安全帽”。这样的标注使得模型在训练时能够理解安全帽在图像中的位置和形状，并学会识别和定位它们。使用此类数据集进行训练可以帮助我们构建一个能检测工地上是否有人佩戴安全帽的模型。这对于高风险环境如工矿企业、建筑工地的安全管理具有极大的价值，可以自动监控工人行为，提高作业安全性与效率。这些标签对于训练至关重要，因为它们为模型提供了学习的“示例”。每一张带有标签的图片都是一个实例，在这个过程中，模型会逐渐掌握如何在不同背景下识别安全帽，并预测出新的、未见过图像中的安全帽位置。实际使用此数据集时，首先需要解压文件并利用YOLOv5框架提供的预处理工具对数据进行相应操作（如缩放和归一化）。接着将这些经过处理的数据输入到训练流程中。调整合适的超参数包括学习率、批次大小以及训练轮数等是必要的步骤。在这一过程中，模型会不断优化权重以尽可能准确地预测边界框及类别概率。完成训练后，可以通过验证集来评估模型性能，并根据需要进行微调或采用数据增强策略提高其泛化能力。“yolov5安全帽数据集带标签”是一个专为YOLOv5设计的目标检测数据集，它包含约200张标注了安全帽位置的图片。这一资源能够帮助我们构建出能识别和定位安全帽的有效模型，在保障工业安全方面具有重要的实际应用价值，并且体现了高质量数据集在机器学习与计算机视觉研究中的关键作用。

安全帽、反光衣及工作服检测数据集

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本数据集包含各类安全帽、反光衣及工作服的详细检测信息，旨在提升工业环境下个人防护装备识别精度与效率。该数据集分为两个部分：JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹包含超过 3400 张不同场景的图像，其中共有 5700 多个安全帽标注框、2500 多个反光衣标注框和 1000 多个工作服标注框。每张图片都经过了人工使用 labelimg 工具进行详细标注，并将对应的 xml 文件放在 Annotations 文件夹中。该数据集的图像清晰，场景广泛且精心挑选，适用于任意环境下的安全帽、反光衣及工作服检测任务。作为模板数据集，它可以帮助用户在特定应用场景下快速添加少量特定场景的数据以满足需求，从而节省收集和标注图片的时间，并直接应用于实际工程中。

Yolov5口罩数据集

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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。

基于Yolov5的安全帽识别源码及训练模型包（含数据集与操作指南）(高分项目)

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本资源提供基于YOLOv5的安全帽检测解决方案，包含完整源代码、预训练模型以及详细的数据集和操作指南。适合从事工业安全监控领域的开发者使用，助力提升现场作业安全性。【资源说明】该项目是基于Yolov5算法的安全帽识别源码、训练好的模型及数据集的集合，并附有详细的使用操作指南（高分项目）。本套资料包括安全帽识别项目的完整代码，经过测试确保功能正常。 1. 该毕业设计项目已获得导师的认可并顺利通过答辩评审，得分高达95分。 2. 所有的项目代码和资源在上传前都经过了全面的功能验证，请放心下载使用！ 3. 此资源适用于计算机相关专业的学生、教师以及企业员工。它不仅可用于毕业设计或课程作业的完成，还可以作为初期项目的演示材料；对于初学者而言也是一个不错的学习进阶工具。 4. 如果您有一定的编程基础，可以在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能需求。欢迎下载并使用本资源！期待与各位共同交流、学习，在技术探索之路上携手前进。

带有标签的口罩数据集，包含用于训练和测试的口罩图像，利用 PyTorch YOLOv5 实现二元分类的口罩检测并进行标注

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本数据集提供带标签的口罩图像，旨在通过PyTorch与YOLOv5框架实现口罩的二元分类检测。包含训练及测试所需图片，便于模型开发与验证。使用带有标签的口罩数据集（包括训练数据集和测试数据集），通过PyTorch YOLOv5进行二分类的口罩检测任务。首先对数据打标并添加标签，然后人工筛选已标记的数据以更新数据集，并再次进行模型训练，以此提升模型精度。重复上述步骤三次后，最终得到一个准确率高达0.995、召回率为0.99的检测模型；在此过程中还包括了对数据标签的人工重新筛选。

YOLOv5口罩数据集（含口罩和无口罩）- YOLO及VOC格式 - 超过1000张图片

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本数据集提供超过一千张包含口罩与无口罩的人脸图像，支持YOLO与VOC格式标注，适用于训练与评估包括YOLOv5在内的目标检测模型。 YOLOV5口罩佩戴数据集包含带口罩和未带口罩两类图片，格式为yolo和voc，共有1000多张图片。

YOLOv5目标检测及人脸口罩数据集（含8000张图片与标注文件）.zip

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本资源包含YOLOv5模型训练所需的人脸口罩目标检测数据集，内含8000张图像及其对应的标注文件，适用于开发疫情防护等相关应用。 1. 资源描述：约4000张不带口罩的人脸图片及4000张带口罩的人脸图片，包含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接用于训练。 2. 资源特点：数据质量高、标注框精确度高，可以直接应用于yolo目标检测任务中。 3. 适用对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 4. 此资源集合由一位资深算法工程师提供。该工程师在某大型企业工作超过十年，精通Matlab、Python、C/C++和Java等多种编程语言，并专注于YOLO算法仿真研究。 5. 他擅长计算机视觉技术的应用开发、目标检测模型的构建与优化、智能优化算法的设计及实现，同时对神经网络预测分析、信号处理方法以及元胞自动机理论有着深入的理解。此外，在图像处理领域也积累了丰富的经验，包括但不限于智能控制策略设计和路径规划方案制定，并且在无人机相关技术研究方面也有独到见解。 6. 欢迎广大科研人员和技术爱好者与他交流学习。