人工智能+深度学习+模型训练数据集+安全带和挂钩

最新推荐文章于 2025-05-27 09:51:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-27 09:51:28 发布 · 569 阅读 · 3 ·
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#人工智能

这是一个包含约300张未标注图像的数据集，专门用于人工智能模型的训练，聚焦于安全带和挂钩两个主题。数据集由于大小原因分为两部分提供下载。

安全带和挂钩数据集，用于人工智能模型训练，含大约300张图像。注意：未标注。

数据样例：

 

受网络制约，数据集分为两部分，下载链接：第一部分 ｜ 第二部分

高空作业及安全带佩戴检测数据集VOC+YOLO格式2546张4类别.7z
05-20
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2546 标注数量(xml文件个数)：2546 标注数量(txt文件个数)：2546 标注类别数：4 标注类别名称:["ground","jhxz","offground","safebelt"] 每个类别标注的框数： ground 框数 = 2223 jhxz 框数 = 673 offground 框数 = 2478 safebelt 框数 = 1725 总框数：7099 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：ground=人在地,jhxz=监护勋章红色,offground=人离地,safebelt=安全带 更多信息：https://blog.youkuaiyun.com/FL1768317420/article/details/136806261
安全带检测数据集 yolov8模型如何训练自己收集整理的数据集？ 安全带安全绳检测数据集的训练与应用。
2401_88440984的博客
10-28 1059
电力施工作业安全行为检测图像数据集，图片总共 2300左右，标注为voc(xml)格式，包含高空抛物，未佩戴安全带，高处作业无人监护等安全带检测数据集 yolov8模型如何训练自己收集整理的数据集？ 安全带安全绳检测数据集的训练与应用。
电网变电站高空作业规范检测-安全绳、安全带佩戴检测图像数据集（voc,yolo两类标签）
爱分享数据的一个人的博客
06-30 4092
下载地址（4个包，每个都不相同） ：数据集1； 数据集2； 数据集3；数据集4
有无佩戴安全带目标检测数据集.zip
12-13
本代码的数据集是，内含VOC格式和yolo格式 VOC格式的数据集包括：JPEGImages文件夹存放图片，Annotations文件夹下存放对应的xml标签。 yolo格式的数据集包含:images文件夹存放图片，labels文件夹存放对应的txt标签，且有划分好的train.txt和val.txt。 可以用目标检测训练。
佩戴安全帽数据集使用说明和下载
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安全帽数据集，佩戴安全帽数据集，头盔数据集，safety helmet , safety hat , hard hat
人工智能+深度学习+模型训练数据集+安全带和挂钩+2/2
03-08
在这个“人工智能+深度学习+模型训练数据集+安全带和挂钩+2/2”的主题中，我们将深入探讨与这些关键词相关的知识点。 首先，我们要理解的是“人工智能”。人工智能是指让机器模拟人类的智能行为，通过学习、推理、...
人工智能+深度学习+模型训练数据集+安全带和挂钩+1/2
03-08
这个特定的【人工智能+深度学习+模型训练数据集+安全带和挂钩+1/2】项目，其核心在于提供了一组用于训练模型的数据。数据集是机器学习和深度学习的基础，它们帮助模型理解世界并做出预测或决策。在这个案例中，数据...
安全带挂钩AI模型训练数据集（第一部分）
本数据集提供了300张未标注的关于安全带和挂钩的图像，适合作为深度学习模型训练的基础素材。安全带和挂钩作为重要的安全检测对象，其图像识别技术对于提高交通安全具有重要作用。由于数据集未标注，模型训练前需要...
深度学习：第二部分安全带挂钩训练数据集
资源摘要信息:"本资源是一个人工智能与深度学习相关的数据集，特别专注于安全带和挂钩的图像，适用于模型训练。数据集包含大约379张图像，分为两部分，当前提供的是第二部分。需要指出的是，这些图像数据并未进行...
精选资源
数据集-安全带和挂钩数据集
05-02
数据集在IT行业中扮演着至关重要的角色，尤其是对于人工智能（AI）的...总之，这个数据集是构建安全带和挂钩识别AI模型的基础，通过有效的数据处理和模型训练，可以在汽车安全、物流自动化等领域实现智能化和自动化。
Safety Helmet Detection安全帽检测-数据集
03-23
通过使用bbox批注检测5k图像上的人员和安全帽，提高工作场所的安全性。该数据集包含以下3类的5000幅图像，这些图像带有PASCAL VOC格式的边界框注释：头盔;人; 头。
yolo算法-dms安全带数据集-1510张图像带标签-手机-请勿触碰-面具-安全带-喝饮料.zip
11-17
yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值
yolo算法-驾驶员安全带数据集-23320张图像带标签-安全带-电话.zip
11-17
yolo算法-驾驶员安全带数据集-23320张图像带标签-安全带-电话.zip；yolo算法-驾驶员安全带数据集-23320张图像带标签-安全带-电话.zip；yolo算法-驾驶员安全带数据集-23320张图像带标签-安全带-电话.zip；yolo算法-驾驶员安全带数据集-23320张图像带标签-安全带-电话.zip；yolo算法-驾驶员安全带数据集-23320张图像带标签-安全带-电话.zip
yolov10驾驶员打哈欠-安全带检测权重+数据集
06-17
yolov10驾驶员打哈欠-安全带检测权重，包含2000张yolo驾驶员疲劳驾驶检测打哈欠-安全带检测数据集，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行训练模型，txt格式标签， 数据集和检测结果参考：https://blog.youkuaiyun.com/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.youkuaiyun.com/zhiqingAI/article/details/137196103 数据集配置目录结构data.yaml： nc: 2 names: - yawn - seatbelt
开车未系安全带目标检测数据集voc-190张
07-28
数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：190 标注数量(xml文件个数)：190 标注类别数：5 标注类别名称:["car","zhu_no","fu_no","fu_yes","zhu_yes"] 每个类别标注的框数： car count = 269 zhu_no count = 181 fu_no count = 29 fu_yes count = 9 zhu_yes count = 12 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：标注有5个类别，分别是车(car)，主驾驶系安全带(zhu_yes)，主驾驶未系安全带(zhu_no)，副驾驶系安全带(fu_yes)，副驾驶系安全带(fu_no) 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
安全带训练数据集-900张：助力智能算法发展
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安全带训练数据集-900张：助力智能算法发展 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在智能驾驶和车辆安全领域，安全带检测是一项重要的技术。今天，我们向您推荐一个开源项目——安全带训练数据集-900张，这是一组包含900张图片的数据集，旨在帮助算法开发者训练出更加精确的安全带检测模型。 项目技术分析 数据集构成 安全带训练数据集-900张涵盖了多种不同场景下乘客...
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03-18 1482
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)重要说明：ground=人在地,jhxz=监护勋章红色,offground=人离地,safebelt=安全带。标注类别名称:["ground","jhxz","offground","safebelt"]特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。标注数量(txt文件个数)：2546。
0056期小白也能学会的图像识别之字母图像识别-含数据集
fesdfrrgtt的博客
03-09 534
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本。
电力类安全行为检测 如何使用YOLOv8训练安全带和安全绳检测数据集，并进行模型测试和推理。实现可视化代码 2000张；已处理成yolo格式、voc格式安全带识别检测数据集
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12-09 481
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