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YOLO抽烟行为检测数据集，含图片及标注信息

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简介：
本数据集提供大量包含抽烟场景的图像及其标注文件，旨在支持YOLO模型对抽烟行为进行精准识别与分析研究。 YOLO抽烟目标检测数据集包含图片和标定数据。

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  • YOLO抽烟行为检测数据集，含图片及标注信息
    优质
    本数据集提供大量包含抽烟场景的图像及其标注文件，旨在支持YOLO模型对抽烟行为进行精准识别与分析研究。 YOLO抽烟目标检测数据集包含图片和标定数据。
     
  • 带标签的抽烟行为检测数据集
    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。
     
  • 烟火检测数据集含1000张图片及标注.zip
    优质
    本数据集包含1000张用于烟火识别的图像及其详细标注信息，适用于火灾预防系统的训练与测试。 在实际工作项目中，我们使用目标检测技术中的YOLO系列算法，并基于已标注的烟火检测数据集进行开发。
     
  • 抽烟识别数据集【标注+图片】
    优质
    该数据集包含大量带有标签的图像，用于识别不同场景下的吸烟行为。它为研究和开发监控健康习惯的技术提供了宝贵的资源。 数据集分为三个部分：Annotations、Imagenet 和 JPEGImages。JPEGImages 文件夹中有大约 3000 张抽烟图片，并且每张图片都使用 labelImg 工具进行了标注，生成的对应 xml 文件被存放在 Annotations 文件夹中。
     
  • YOLO目标检测-深度学习抽烟识别数据集（含5000张图片）.zip
    优质
    本数据集包含5000张图像，专为YOLO算法训练和评估设计，用于检测图像中的抽烟行为，助力深度学习研究与应用。 深度学习-YOLO目标检测yolov5抽烟识别检测数据集包含5000张图片，这些图片使用lableimg软件进行了标注，标签格式有两种：xml和txt。
     
  • YOLO+吸烟数据集+目标检测+机器视觉识别+含5000张图片的抽烟识别数据集
    优质
    本项目结合YOLO算法与包含5000张图像的专门吸烟数据集，致力于提高在各种场景下的吸烟行为的目标检测精度和效率，推动机器视觉技术的应用。 Yolo吸烟检测数据集是一种用于训练和测试YOLO模型的数据集，旨在识别图像中的吸烟行为。该数据集包含超过5000张样本图片，涵盖了多种场景下的吸烟情况，如室内、室外以及人群密集的地方。 此数据集支持YOLOV5和YOLOV8格式的标注，并且包括各种姿势和环境下的吸烟图片近5000张以上；文件分为images（图像）和labels（标注好的txt文件），其中个人使用labelImg软件手动进行标签制作。在Yolov5和Yolov8模型上测试后，mAP@0.5的识别率超过0.8。 对于熟悉这一领域的用户来说，可以直接下载并使用该数据集。
     
  • YOLO水果检测数据集：含8000张高质量图片及完整标注信息
    优质
    YOLO水果检测数据集包含8000张高质量图像与详尽标注信息，旨在提升水果识别精度，适用于机器学习和计算机视觉研究。 项目介绍： 该数据集包含 6 种不同水果（苹果、葡萄、菠萝、橙子、香蕉和西瓜）的 8479 张图像。每张图像都以 YOLOv8 格式进行了注释。 对每幅图像进行以下预处理操作： - 自动定向并剥离 EXIF 方向信息 - 调整大小至 640x640 像素（拉伸） - 应用增强功能，为每个源图像创建三个版本 对于边界框应用了如下变换： - 每个图像的水平翻转概率为 50% 数据集按以下比例进行划分： - 训练集：84% - 验证集：11% - 测试集：5% 下载后，请先阅读项目中的 README.md 文件（如有），以便更好地了解项目的详情和使用方法。本资源仅供学习参考，严禁用于商业用途。 对于任何疑问或需要帮助的情况，欢迎随时与我联系。
     
  • 行人检测用Yolo算法数据集（含7504张标注图片）.zip
    优质
    本资源提供一个专为行人检测设计的数据集，包含7504张已标注图像，采用YOLO算法优化行人识别模型训练效果。 yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件，可以直接用于训练模型并进行验证测试。该数据集已经按照不同的Yolo版本（如YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv7、YOLOv10和YOLOv11）划分好。 数据集中有两种格式的标签：yolo格式（txt文件）和VOC格式（xml文件），分别保存在两个不同的文件夹中。yolo格式的具体内容为： ，其中： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始计数） - `` 和 `` 分别表示目标框中心点的X和Y坐标值，这些数值是相对于图像宽度与高度的比例，并且范围在0到1之间 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽高比例，同样也是以图像尺寸为基准计算得出。
     
  • 烟民注意：Yolov5抽烟检测数据集.rar
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5框架的抽烟行为检测的数据集，旨在帮助开发者和研究人员训练、优化抽烟识别模型。 资源内容：yolov5抽烟检测数据集.rar 该数据集包括2500张图片及其相应的text文本标注文件，其中包含了类别标签及烟的坐标位置，并已按照训练集、测试集和验证集进行划分，可以直接用于模型训练，经实际测试有效。 适用对象： - 计算机专业大学生课程设计与毕业设计 - 电子信息工程专业学生项目研究 - 数学专业的相关课题 作者介绍：某大型企业资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言以及YOLO目标检测算法方面有十年的工作经验。擅长计算机视觉技术，包括但不限于目标检测模型开发、智能优化算法设计与实现、神经网络预测建模、信号处理分析及图像处理等多种领域内的仿真实验研究工作。欢迎交流学习。