1、YOLOv7不同颜色的安全帽佩戴检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127651243?spm=1001.2014.3001.5502

智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！

电网施工安全帽检测图像数据集（4000多张图像，含标签）

基于yolov6的安全帽检测，模型已经训练好，可以直接使用，模型位置runs/train，检测例子位于runs/detect。并且包含数据集，可以直接进行训练，数据集位置hat_recog

基于yolov5的安全帽检测，模型已经训练好，可以直接使用，模型位置runs/train，检测例子位于runs/detect。并且包含数据集，可以直接进行训练，数据集位置hat_recog

《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)》，目前，基于YOLOv5s的目标检测的佩戴安全帽识别方法的平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127250780

佩戴安全帽检测和识别Android App，Android佩戴安全帽的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63，而轻量化版本yolov5s05_320mAP_0.5=0.84左右

yolov5训练安全帽检测所需资源及脚本

深度学习 ，，安全帽检测

1、yolov5不同颜色安全帽检测，包含训练好的不同颜色安全帽检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在3000多不同颜色安全帽检测据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别名为各种颜色的安全帽以及未正常佩戴安全帽共5个类别；并附不同颜色安全帽检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码