YOLO+安全帽+数据集资源-CSDN下载

共2000个文件

txt：5001个

xml：5000个

jpg：4955个

版权申诉

深度学习

5星 · 超过95%的资源 53 浏览量 2022-07-14 09:10:35 上传评论 2 收藏 159.07MB ZIP 举报

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，广泛应用于计算机视觉领域，尤其是在工业安全、监控系统和自动驾驶等场景。在这个特定的项目中，YOLO被用来检测工人们是否佩戴了安全帽，这是保障工地安全的重要措施。数据集是训练机器学习模型的基础，包含大量的标注图像，用于教会算法识别安全帽。我们要理解YOLO的工作原理。YOLO是一种单阶段的目标检测算法，它将图像分割为多个网格，并预测每个网格内的对象。每个网格直接预测边界框和类别概率，减少了计算步骤，因此能够实现快速检测。YOLO v3或v4版本通常会包含更精细的特征金字塔网络，以提高对小目标的检测性能。在构建安全帽检测数据集时，我们需要收集大量工人在工地上的图片，这些图片应包含佩戴和未佩戴安全帽的情况，以便模型能学习到两种状态的区别。每张图片都需要进行精确的像素级标注，指出安全帽的位置和边界。这通常通过像素级别的遮罩或矩形框来完成，以便算法能够理解安全帽的形状和位置。训练过程中，数据集会被分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，防止过拟合，而测试集则在模型最终确定后用于评估其性能。数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪和颜色变化，可以增加模型的泛化能力，使其在各种条件下都能准确检测安全帽。在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，我们可以加载这个数据集并构建YOLO模型。预训练的YOLO权重可以作为起点，然后根据我们的任务进行微调。损失函数通常包括物体检测的分类损失和定位损失，通过反向传播和优化器（如Adam）来更新模型权重。训练完成后，我们将在测试集上评估模型的性能，关键指标包括平均精度（mAP）、召回率和精度。如果结果不理想，可能需要调整模型结构、优化参数或者增加更多的标注数据。模型部署到实际应用中，比如监控摄像头，实时监测工人们是否正确佩戴了安全帽，确保工地的安全。这个项目结合了深度学习和YOLO技术，通过创建和训练一个数据集，实现了对工地上安全帽佩戴情况的有效检测，有助于提升工作场所的安全管理水平。在整个过程中，数据集的质量、模型的训练与优化以及最终的部署都是至关重要的环节。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

YOLO +安全帽 + 数据集（2000个子文件）

person_hat_2_4187.txt 5KB

person_hat_2_4842.txt 3KB

person_hat_2_1939.txt 3KB

person_hat_2_4335.txt 3KB

person_hat_2_4218.txt 3KB

person_hat_2_904.txt 3KB

person_hat_2_1578.txt 3KB

person_hat_2_4468.txt 2KB

person_hat_2_4034.txt 2KB

person_hat_2_885.txt 2KB

person_hat_2_3045.txt 2KB

person_hat_2_2183.txt 2KB

person_hat_2_1384.txt 2KB

person_hat_2_4199.txt 2KB

person_hat_2_2785.txt 2KB

person_hat_2_2837.txt 2KB

person_hat_2_2416.txt 2KB

person_hat_2_1434.txt 2KB

person_hat_2_355.txt 2KB

person_hat_2_209.txt 2KB

person_hat_2_3149.txt 2KB

person_hat_2_2168.txt 2KB

person_hat_2_4872.txt 2KB

person_hat_2_1415.txt 2KB

person_hat_2_4021.txt 2KB

person_hat_2_4726.txt 2KB

person_hat_2_351.txt 2KB

person_hat_2_3678.txt 2KB

person_hat_2_440.txt 2KB

person_hat_2_4960.txt 2KB

person_hat_2_4149.txt 2KB

person_hat_2_1283.txt 2KB

person_hat_2_463.txt 2KB

person_hat_2_1648.txt 2KB

person_hat_2_2318.txt 2KB

person_hat_2_2398.txt 2KB

person_hat_2_1346.txt 2KB

person_hat_2_1654.txt 2KB

person_hat_2_761.txt 2KB

person_hat_2_3739.txt 2KB

person_hat_2_3657.txt 2KB

person_hat_2_2291.txt 2KB

person_hat_2_462.txt 2KB

person_hat_2_786.txt 2KB

person_hat_2_234.txt 2KB

person_hat_2_4682.txt 2KB

person_hat_2_367.txt 2KB

person_hat_2_917.txt 2KB

person_hat_2_939.txt 2KB

person_hat_2_2470.txt 2KB

person_hat_2_496.txt 2KB

person_hat_2_2061.txt 2KB

person_hat_2_3997.txt 2KB

person_hat_2_2930.txt 2KB

person_hat_2_3514.txt 2KB

person_hat_2_4038.txt 2KB

person_hat_2_2723.txt 2KB

person_hat_2_648.txt 2KB

person_hat_2_3761.txt 2KB

person_hat_2_4963.txt 2KB

person_hat_2_4517.txt 2KB

person_hat_2_2643.txt 2KB

person_hat_2_3289.txt 2KB

person_hat_2_3963.txt 2KB

person_hat_2_1676.txt 2KB

person_hat_2_2772.txt 2KB

person_hat_2_4833.txt 2KB

person_hat_2_3220.txt 2KB

person_hat_2_1620.txt 2KB

person_hat_2_1466.txt 2KB

person_hat_2_514.txt 2KB

person_hat_2_1741.txt 2KB

person_hat_2_2065.txt 2KB

person_hat_2_3807.txt 1KB

person_hat_2_2891.txt 1KB

person_hat_2_4462.txt 1KB

person_hat_2_291.txt 1KB

person_hat_2_2970.txt 1KB

person_hat_2_3679.txt 1KB

person_hat_2_731.txt 1KB

person_hat_2_4297.txt 1KB

person_hat_2_1517.txt 1KB

person_hat_2_1688.txt 1KB

person_hat_2_3607.txt 1KB

person_hat_2_1639.txt 1KB

person_hat_2_1613.txt 1KB

person_hat_2_1932.txt 1KB

person_hat_2_811.txt 1KB

person_hat_2_3814.txt 1KB

person_hat_2_244.txt 1KB

person_hat_2_566.txt 1KB

person_hat_2_10.txt 1KB

person_hat_2_268.txt 1KB

person_hat_2_4079.txt 1KB

person_hat_2_1543.txt 1KB

person_hat_2_3588.txt 1KB

person_hat_2_4787.txt 1KB

person_hat_2_4891.txt 1KB

person_hat_2_4400.txt 1KB

person_hat_2_3857.txt 1KB

共 2000 条

1 0.7067307692307693 0.5542168674698795 0.07211538461538462 0.07710843373493977 1 0.6069711538461539 0.5253012048192771 0.06009615384615385 0.07228915662650603 1 0.47836538461538464 0.48674698795180726 0.04807692307692308 0.06265060240963856 1 0.2716346153846154 0.33975903614457836 0.03365384615384616 0.03855421686746988 1 0.4182692307692308 0.3698795180722892 0.038461538461538464 0.050602409638554224 1 0.5 0.3783132530120482 0.04326923076923077 0.04337349397590362 1 0.5757211538461539 0.3771084337349398 0.040865384615384616 0.04096385542168675 1 0.8545673076923077 0.45421686746987955 0.04567307692307693 0.055421686746987955 1 0.7824519230769231 0.4349397590361446 0.04567307692307693 0.045783132530120486 1 0.7475961538461539 0.41807228915662653 0.038461538461538464 0.045783132530120486 1 0.49399038461538464 0.34337349397590367 0.040865384615384616 0.045783132530120486 1 0.3557692307692308 0.3493975903614458 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.625 0.3819277108433735 0.038461538461538464 0.045783132530120486 1 0.6538461538461539 0.3843373493975904 0.03365384615384616 0.04096385542168675 1 0.5913461538461539 0.3493975903614458 0.038461538461538464 0.033734939759036145 1 0.6033653846153847 0.32530120481927716 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.6959134615384616 0.3951807228915663 0.040865384615384616 0.03855421686746988 1 0.7752403846153847 0.383132530120482 0.04567307692307693 0.04337349397590362 1 0.7115384615384616 0.3409638554216868 0.03365384615384616 0.03132530120481928 1 0.2199519230769231 0.35060240963855427 0.05048076923076923 0.045783132530120486 1 0.18389423076923078 0.3445783132530121 0.03605769230769231 0.03855421686746988 1 0.15625 0.33253012048192776 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.13461538461538464 0.32289156626506027 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.11658653846153846 0.32168674698795185 0.026442307692307696 0.03132530120481928 1 0.08173076923076923 0.32530120481927716 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.22355769230769232 0.29638554216867474 0.03365384615384616 0.028915662650602414 1 0.3918269230769231 0.31927710843373497 0.02403846153846154 0.02168674698795181 1 0.9567307692307693 0.4024096385542169 0.04326923076923077 0.04819277108433735 1 0.8617788461538463 0.30361445783132535 0.026442307692307696 0.03855421686746988 1 0.2848557692307693 0.27831325301204823 0.026442307692307696 0.026506024096385545 1 0.03605769230769231 0.28192771084337354 0.028846153846153848 0.028915662650602414 1 0.8930288461538463 0.29518072289156627 0.026442307692307696 0.04096385542168675 1 0.967548076923077 0.35421686746987957 0.040865384615384616 0.033734939759036145 1 0.22716346153846156 0.26746987951807233 0.021634615384615384 0.024096385542168676 1 0.7391826923076924 0.31084337349397595 0.021634615384615384 0.024096385542168676 1 0.7079326923076924 0.9843373493975904 0.07451923076923077 0.026506024096385545 1 0.2716346153846154 0.09879518072289158 0.03365384615384616 0.03855421686746988 1 0.4182692307692308 0.07108433734939759 0.038461538461538464 0.050602409638554224 1 0.5 0.06024096385542169 0.04326923076923077 0.04337349397590362 1 0.5757211538461539 0.06385542168674699 0.040865384615384616 0.04096385542168675 1 0.8533653846153847 0.0072289156626506035 0.04807692307692308 0.014457831325301207 1 0.78125 0.014457831325301207 0.04807692307692308 0.028915662650602414 1 0.748798076923077 0.022891566265060243 0.040865384615384616 0.045783132530120486 1 0.49399038461538464 0.09759036144578315 0.040865384615384616 0.045783132530120486 1 0.3557692307692308 0.0891566265060241 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.625 0.05903614457831326 0.038461538461538464 0.045783132530120486 1 0.6538461538461539 0.05662650602409639 0.03365384615384616 0.04096385542168675 1 0.5913461538461539 0.0891566265060241 0.038461538461538464 0.033734939759036145 1 0.6033653846153847 0.11325301204819278 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.6959134615384616 0.04337349397590362 0.040865384615384616 0.03855421686746988 1 0.7752403846153847 0.055421686746987955 0.04567307692307693 0.04337349397590362 1 0.7115384615384616 0.1 0.03365384615384616 0.03132530120481928 1 0.2199519230769231 0.09036144578313254 0.05048076923076923 0.045783132530120486 1 0.18389423076923078 0.09397590361445785 0.03605769230769231 0.03855421686746988 1 0.15625 0.10602409638554218 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.13461538461538464 0.11566265060240966 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.11658653846153846 0.11927710843373494 0.026442307692307696 0.03132530120481928 1 0.08173076923076923 0.11325301204819278 0.03365384615384616 0.033734939759036145 1 0.22355769230769232 0.14216867469879518 0.03365384615384616 0.028915662650602414 1 0.3918269230769231 0.12168674698795182 0.02403846153846154 0.02168674698795181 1 0.9567307692307693 0.03614457831325302 0.04326923076923077 0.04819277108433735 1 0.8617788461538463 0.13493975903614458 0.026442307692307696 0.03855421686746988 1 0.2848557692307693 0.16265060240963858 0.026442307692307696 0.026506024096385545 1 0.03605769230769231 0.1566265060240964 0.028846153846153848 0.028915662650602414 1 0.8930288461538463 0.14578313253012049 0.026442307692307696 0.04096385542168675 1 0.967548076923077 0.08433734939759037 0.040865384615384616 0.033734939759036145 1 0.22716346153846156 0.1710843373493976 0.021634615384615384 0.024096385542168676 1 0.7391826923076924 0.12771084337349398 0.021634615384615384 0.024096385542168676

评论收藏

内容反馈

版权申诉