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目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集(附下載鏈接)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集(附下載鏈接)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集(附下載鏈接)

????近期,小海帶在空閑之余收集整理了一批安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集供大家參考。?整理不易,小伙伴們記得一鍵三連喔?。?!????

目錄

一、安全帽佩戴數(shù)據(jù)集

二、SHWD安全帽佩戴檢測(cè)數(shù)據(jù)集

三、摩托車頭盔檢測(cè)數(shù)據(jù)集

>>>一起交流!互相學(xué)習(xí)!共同進(jìn)步!<<<


一、安全帽佩戴數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接:http://suo.nz/2M6i3r

該數(shù)據(jù)集中有 5000 張圖像和 5000 個(gè)注釋。原始數(shù)據(jù)集包含三個(gè)類別(人、頭部和頭盔),共有 2501 個(gè)標(biāo)簽。此外,原始數(shù)據(jù)集沒(méi)有完全標(biāo)記。我們?cè)诮Y(jié)果中的數(shù)據(jù)集上添加了三個(gè)新標(biāo)簽,新標(biāo)簽由六個(gè)類別(頭盔、帶頭盔的頭部、帶頭盔的人、頭部、不帶頭盔的人和面部)組成,共有 75578 個(gè)標(biāo)簽。

目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集(附下載鏈接)

二、SHWD安全帽佩戴檢測(cè)數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接:http://suo.nz/2TCswQ

SHWD 提供了用于安全頭盔佩戴和人頭檢測(cè)的數(shù)據(jù)集。它包括7581張圖像,其中9044個(gè)人體安全頭盔佩戴對(duì)象(正面)和111514個(gè)正常頭部對(duì)象(未佩戴或負(fù)面)。

目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集(附下載鏈接)

三、摩托車頭盔檢測(cè)數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接:http://suo.nz/318FBx

HELMET 數(shù)據(jù)集包含 2016 年在緬甸 12 個(gè)觀測(cè)點(diǎn)錄制的 910 個(gè)摩托車交通視頻剪輯。每個(gè)視頻剪輯的持續(xù)時(shí)間為 10 秒,以 10fps 的幀速率和 1920x1080 的分辨率記錄。該數(shù)據(jù)集包含 10,006 輛摩托車,超過(guò)了現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中可用的摩托車數(shù)量。數(shù)據(jù)集中的 91,000 個(gè)帶注釋幀中的每輛摩托車都用邊界框進(jìn)行注釋,并且提供每輛摩托車的騎手人數(shù)以及特定位置的頭盔使用數(shù)據(jù)。

目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集(附下載鏈接)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-436947.html


??????【算法創(chuàng)新&算法訓(xùn)練&論文投稿】相關(guān)鏈接??????


?【YOLO創(chuàng)新算法嘗新系列】?

???美團(tuán)出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming(超越Y(jié)OLOv7、v8)

???官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法來(lái)啦(尖端SOTA模型)

???改進(jìn)YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升檢測(cè)精度(漲點(diǎn)必備)

————————————??【重磅干貨來(lái)襲】??————————————

??一、主干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)(持續(xù)更新中)????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ConvNeXt結(jié)構(gòu)(純卷積|超越Swin)

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合MobileOne結(jié)構(gòu)(高性能骨干|僅需1ms)

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Swin Transformer V2(漲點(diǎn)神器)

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合BotNet(Transformer)

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之GSConv+Slim Neck(優(yōu)化成本)

6.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子Involution(CVPR 2021)

7.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測(cè)層

8.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測(cè)層

?? 持續(xù)更新中……

??二、輕量化網(wǎng)絡(luò)(持續(xù)更新中)????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?RepVGG(速度飆升)

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?PP-LCNet(輕量級(jí)CPU網(wǎng)絡(luò))

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV3(降參提速)

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|結(jié)合輕量型網(wǎng)絡(luò)ShuffleNetV2

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合輕量型Ghost模塊

?? 持續(xù)更新中……

??三、注意力機(jī)制(持續(xù)更新中)????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7之結(jié)合CA注意力機(jī)制

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ECA注意力機(jī)制

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合NAMAttention(提升漲點(diǎn))

6.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合GAMAttention

7.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合無(wú)參注意力SimAM(漲點(diǎn)神器)

8.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Criss-Cross Attention

9.?目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA(單幅圖像超分辨率)

?? 持續(xù)更新中……

??四、檢測(cè)頭部改進(jìn)(持續(xù)更新中)????

1.魔改YOLOv5/v7高階版(魔法搭配+創(chuàng)新組合)——改進(jìn)之結(jié)合解耦頭Decoupled_Detect

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?? 持續(xù)更新中……

??五、空間金字塔池化(持續(xù)更新中)????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?ASPP(空洞空間卷積池化金字塔)

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合特征提取網(wǎng)絡(luò)RFBNet(漲點(diǎn)明顯)

?? 持續(xù)更新中……

??六、損失函數(shù)及NMS改進(jìn)(持續(xù)更新中)????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|將IOU Loss替換為EIOU Loss

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——助力漲點(diǎn) | YOLOv5改進(jìn)結(jié)合Alpha-IoU

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SIoU

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5將NMS替換為DIoU-NMS

?? 持續(xù)更新中……

??七、其他創(chuàng)新改進(jìn)項(xiàng)目(持續(xù)更新中)????

1.手把手教你搭建屬于自己的PyQt5-YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)平臺(tái)(保姆級(jí)教程)

2.YOLO算法改進(jìn)之結(jié)合GradCAM可視化熱力圖(附詳細(xì)教程)

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SPD-Conv(低分辨率圖像和小目標(biāo)漲點(diǎn)明顯)

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之更換FReLU激活函數(shù)

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合BiFPN

?? 持續(xù)更新中……

??八、算法訓(xùn)練相關(guān)項(xiàng)目(持續(xù)更新中)????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(保姆級(jí)教程)

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?? 持續(xù)更新中……

??九、數(shù)據(jù)資源相關(guān)項(xiàng)目(持續(xù)更新中)????

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3.目標(biāo)檢測(cè)算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總 2(附下載鏈接)

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——行人檢測(cè)&人群計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——遙感影像數(shù)據(jù)集資源匯總(附下載鏈接)

6.目標(biāo)檢測(cè)算法——自動(dòng)駕駛開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

7.目標(biāo)檢測(cè)算法——自動(dòng)駕駛開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總 2(附下載鏈接)

8.目標(biāo)檢測(cè)算法——圖像分類開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

9.目標(biāo)檢測(cè)算法——醫(yī)學(xué)圖像開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

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11.目標(biāo)檢測(cè)算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總2(附下載鏈接)

12.目標(biāo)檢測(cè)算法——垃圾分類數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

13.目標(biāo)檢測(cè)算法——人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

14.目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集(附下載鏈接)

15.目標(biāo)檢測(cè)算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

16.目標(biāo)檢測(cè)算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總 2(附下載鏈接)

17.目標(biāo)檢測(cè)算法——車輛牌照識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

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23.自然語(yǔ)言處理(NLP)數(shù)據(jù)集匯總 2(附下載鏈接)

24.自然語(yǔ)言處理(NLP)數(shù)據(jù)集匯總 3(附下載鏈接)

25.自然語(yǔ)言處理(NLP)數(shù)據(jù)集匯總 4(附下載鏈接)

?? 持續(xù)更新中……

??十、論文投稿相關(guān)項(xiàng)目(持續(xù)更新中)????

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50.【11】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī)方向(中科院4區(qū))

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關(guān)于YOLO算法改進(jìn)&論文投稿可關(guān)注并留言博主的CSDN/QQ

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    工地安全帽識(shí)別閘機(jī)聯(lián)動(dòng)開(kāi)關(guān)系統(tǒng)通過(guò)yolov7系列網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)習(xí)算法,工地安全帽識(shí)別閘機(jī)聯(lián)動(dòng)開(kāi)關(guān)算法對(duì)施工人員的人臉、安全帽和反光衣進(jìn)行識(shí)別,判斷是否符合安全要求。只有當(dāng)人臉識(shí)別成功且安全帽、反光衣齊全時(shí),閘機(jī)才會(huì)打開(kāi)允許施工人員進(jìn)入。目標(biāo)檢測(cè)架構(gòu)

    2024年02月10日
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  • 競(jìng)賽 Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    競(jìng)賽 Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    ?? 優(yōu)質(zhì)競(jìng)賽項(xiàng)目系列,今天要分享的是 ?? Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) ??學(xué)長(zhǎng)這里給一個(gè)題目綜合評(píng)分(每項(xiàng)滿分5分) 難度系數(shù):3分 工作量:3分 創(chuàng)新點(diǎn):4分 該項(xiàng)目較為新穎,適合作為競(jìng)賽課題方向,學(xué)長(zhǎng)非常推薦! ?? 更多資料, 項(xiàng)目分享: https://gitee.com/d

    2024年04月25日
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  • 使用yolov5進(jìn)行安全帽檢測(cè)填坑指南

    使用yolov5進(jìn)行安全帽檢測(cè)填坑指南

    參考項(xiàng)目 c??????????????GitHub - PeterH0323/Smart_Construction: Base on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites,基于目標(biāo)檢測(cè)工地安全帽和禁入危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別系統(tǒng),????附 YOLOv5 訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集超詳細(xì)教程????2021.3新增可視化界面?? 注意:我習(xí)慣先把pyt

    2024年02月12日
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  • 挑戰(zhàn)杯 Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    挑戰(zhàn)杯 Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    ?? 優(yōu)質(zhì)競(jìng)賽項(xiàng)目系列,今天要分享的是 ?? Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) ??學(xué)長(zhǎng)這里給一個(gè)題目綜合評(píng)分(每項(xiàng)滿分5分) 難度系數(shù):3分 工作量:3分 創(chuàng)新點(diǎn):4分 該項(xiàng)目較為新穎,適合作為競(jìng)賽課題方向,學(xué)長(zhǎng)非常推薦! ?? 更多資料, 項(xiàng)目分享: https://gitee.com/d

    2024年02月19日
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  • 【畢業(yè)設(shè)計(jì)】Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    【畢業(yè)設(shè)計(jì)】Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    ?? 這兩年開(kāi)始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升,傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn),往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求,這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長(zhǎng)自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。 為了大家能夠順利以及最少的精力通過(guò)畢設(shè),學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目,今天

    2024年02月04日
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  • 深度學(xué)習(xí)之基于yolov8的安全帽檢測(cè)系統(tǒng)

    深度學(xué)習(xí)之基于yolov8的安全帽檢測(cè)系統(tǒng)

    歡迎大家點(diǎn)贊、收藏、關(guān)注、評(píng)論啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代碼。 ?? 在企業(yè)作業(yè)和工地施工過(guò)程中,安全永遠(yuǎn)高于一切。眾所周知,工人在進(jìn)入工作現(xiàn)場(chǎng)必須佩戴安全帽,傳統(tǒng)的檢查方法主要靠安全檢查人員人工查看,這種方法既耗時(shí)又費(fèi)力卻無(wú)法保證效果

    2024年02月08日
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  • 計(jì)算機(jī)競(jìng)賽 Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    計(jì)算機(jī)競(jìng)賽 Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) - 深度學(xué)習(xí) opencv

    ?? 優(yōu)質(zhì)競(jìng)賽項(xiàng)目系列,今天要分享的是 ?? Yolov安全帽佩戴檢測(cè) 危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)入檢測(cè) ??學(xué)長(zhǎng)這里給一個(gè)題目綜合評(píng)分(每項(xiàng)滿分5分) 難度系數(shù):3分 工作量:3分 創(chuàng)新點(diǎn):4分 該項(xiàng)目較為新穎,適合作為競(jìng)賽課題方向,學(xué)長(zhǎng)非常推薦! ?? 更多資料, 項(xiàng)目分享: https://gitee.com/d

    2024年02月12日
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  • 安全帽人臉聯(lián)動(dòng)閘機(jī)開(kāi)關(guān)算法

    安全帽人臉聯(lián)動(dòng)閘機(jī)開(kāi)關(guān)算法

    安全帽人臉聯(lián)動(dòng)閘機(jī)開(kāi)關(guān)算法通過(guò)yolov7+python網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)??蚣?,安全帽人臉聯(lián)動(dòng)閘機(jī)開(kāi)關(guān)算法能夠判斷人員是否穿戴規(guī)定的工裝是不是現(xiàn)場(chǎng)人員,當(dāng)穿戴合規(guī)且為現(xiàn)場(chǎng)人員,閘機(jī)門(mén)禁才打開(kāi)。YOLO的結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單,就是單純的卷積、池化最后加了兩層全連接,從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    2024年02月10日
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