该数据集包含鱼类、螃蟹和其他海洋动物的 14,674 张图像（其中 12,444 张包含带有边界框注释）丹麦某峡湾上安装在地表以下 9 米处的相机收集

【主要内容】：跌倒检测数据集包含 Annotations 、images 、labels，收集包含1400+跌倒人群图片，可直接用于训练跌倒检测 【适合人群】 人工智能 深度学习 【质量保障】任何问题私信我

在安全帽佩戴检测数据集训练YOLOv5--数据集处理-附件资源

将labelimg标注好的xml和原图片划分为yolov5格式的数据集。首先创建一个文件夹paper_data下面三个子文件夹1.images 2.Annotations 3. ImageSets/Main三个文件夹，这两个程序放在paper_data里面和其他三个子文件夹同一级。转载于https://blog.csdn.net/qq_36756866/article/details/109111065?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163583584216780264054953%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=163583584216780264054953&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-2-109111065.pc_search_result_control_group&utm_term=yolov5%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&spm=1018.2226.3001.4187。上传这里方便自己以后查找使用

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yolov5数据集已打好标签

yolov5数据集,已打好标签，有需要的可以下载

跌倒检测数据集，收集包含1400+跌倒人群图片，可直接用于训练跌倒检测

1、官方网站：https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/ 2、选用官网下载的thermal_8_bit文件夹下的图像(512 X 640) 3、其中一共包含四个类： 类别 1：People 类别 2：Cars —— 私人汽车或者其他小型商用汽车。 类别 3：Bicycle —— 自行车和摩托车 类别 18：Dogs 4、一共两个文件夹，一个images；一个label images: a、train : 6200张图像 b、val：1366张图像 label：为images对应的label(yolo格式）

1、yolov5火焰识别数据集 2、其中包含两个主文件(images、label) 3、images中包括两个文件(train、val)，其中train中共有1200张图片，val中有221张图片 4、label中包括两个文件(train、val)，其对应于images中图片的对应标注(已经进行归一化) 5、yolov5可直接使用