yolo电动车佩戴头盔和未佩戴头盔数据集 有6840张 带标注(yolo格式) 类别为两种 0为未佩戴头盔,1为佩戴头盔 文章所有代码仅供参考! 在这里插入图片描述 yolo电动车佩戴头盔和未佩戴头盔数据集 有6840张 带标注(yolo格式) 在这里插入图片描述 类别为两种 0为未佩戴头盔,1为佩戴头盔 在这里插入图片描述 电动车佩...
电梯内电动车识别数据集,可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO,COCO,VOC三种格式的标注 7111张图片 7111总图像数 数据集分割 训练组74%5291图片 有效集16%1168图片 测试集9%652图片 预处理 自动定向: 已应用 调整大小: 拉伸至 640x640 增强 未应用任何增强。
摩托车电动车佩戴头盔检测数据集,支持YOLO,COCO,VOC格式的标注,2514张图片超高识别率的数据集 数据集分割 2514总图像数 训练组68%1714图片 有效集21%525图片 测试集11%275图片 预处理 自动定向: 已应用 调整大小: 拉伸至 640x640 未佩戴头盔 佩戴头盔
可做电梯乘客、电动车检测任务。 数据集由真实电梯监控图片(大约四千)、电动车网图、手机拍摄图片构成,总计14000张左右,其中近8000样本已标注。 注:文件夹后面数字为对应数据集样本数量,“未标注”的则表示该数据集未标注(只有图片) 如何使用YOLOv5或YOLOv7来训练一个包含14000张图像的轿厢电动车检测数据集,并附上详...
电梯内目标检测数据集,可识别广告牌,人,电动车,自行车,支持YOLO,COCO,VOC三种格式的标注 2805张图片 2805总图像数 数据集分割 训练组70%1955图片 有效集20%557图片 测试集10%293图片 预处理 自动定向: 已应用 调整大小: 拉伸至 640x640 修改类别: 0 个重新映射,1 个删除 ...
电动车佩戴头盔和未佩戴头盔数据集包含6840张图片,并且已经标注为YOLO格式。类别为两种:0表示未佩戴头盔,1表示佩戴头盔。我们可以使用这些数据来训练一个目标检测模型。,我们将使用YOLOv5架构来进行目标检测任务。 以下是详细的步骤和代码示例,帮助你开始使用这个数据集进行训练和评估。