0:“安全帽”,1:“面罩”,2:“无安全帽”、3:“无面罩”、4:“无安全背心”、5:“人”、6:“安全锥”、7:“安全背心”,8:“机械”,9:“车辆” train(2605)val(114)test(82) 如何使用YOLOv8训练一个建筑工地安全图像数据集。该数据集包含以下类别和标注信息: 数据集介绍 数据集划分 训练集:2605张图...
数据集描述 数据量:3220多张图像 类别: 0: 反光衣(vest) 1: 安全帽(helmet) 2: 工人(worker) 标注格式:YOLO格式 应用场景:铁路施工场景 数据集组织 假设你的数据集目录结构如下: 深色版本 railway_worker_detection_dataset/ ├── train/ │ ├── images/ │ └── labels/ ├── valid/ │ ├─...
Hardhat:安全帽 Ladder:梯子 Mask:口罩 NO-Gloves:无手套 NO-Goggles:无护目镜 NO-Hardhat:无安全帽 NO-Mask:无口罩 NO-Safety-Vest:无安全背心 Person:人员 Safety-Cone:安全锥 Safety-Vest:安全背心 标注格式:YOLO txt格式 用途:目标检测 适用框架:YOLO系列目标检测算法(如YOLOv5到YOLOv10) 数据集特点 高...