1、YOLOv5安全帽检测，代码和训练好的模型，两种训练好的模型，并有pyqt界面，训练精度达90%多，内含各种训练曲线图，并有5000多张标注好的安全帽检测数据集，标签是VOC和YOLO格式的，类别名为person，hat两类；
2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
3、采用pytrch框架，代码是python的
2022-05-12 21:05:30
933.37MB
安全帽数据集：
1、1万多张标注好的数据图片，
2、类别：person、hat，
3、标签格式分别为txt和xml格式两种,
4、直接用于YOLO目标检测
2022-01-21 09:16:20
919.58MB
安全帽数据集（二），一共7000多张标注好的数据，类别为person、hat两个类别，标签为txt和xml两种格式，可以直接用于YOLO目标检测
2022-01-18 09:12:23
760.92MB
安全帽数据集（三），包括5000张标注好 的数据，类别为person、hat两个类别，两种标签格式分别为txt和xml格式,可以直接用于YOLO目标检测
2022-01-18 09:12:22
160.46MB
安全帽数据集，可以接用于YOLO目标检测和跟踪，数据集包括两个类别person、hat，5000多张标注好的的图片，两种标签格式分别为txt和xml格式，
2022-01-17 17:05:53
608.51MB
工地上安全帽数据集2000张，用labelimg标注完成，人工标注，类别3个：helmet，head，person
2021-10-21 09:08:25
282B