在当前的人工智能研究和应用领域中，目标检测技术是其中最为活跃和重要的分支之一。目标检测不仅涉及到如何准确地识别出图像中的目标，还包括了定位目标的位置，为后续的图像理解任务提供基础。YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域中的一个重要突破，YOLO模型以其速度快、效率高、实时性强的优点，成为实时目标检测任务的首选算法之一。YOLO11作为一个版本，同样继承了YOLO算法家族的这些优点，它通过将检测任务转化为回归问题，直接在图像中预测边界框和类别概率。 本数据集“[YOLO11+Crowdhuman]Crowdhuman人数统计数据集”，正是为了适应这种实时和高效的检测需求而创建。它专注于人群中的个体计数，即人数统计，这一应用场景广泛存在于公共安全监控、交通流量分析、社交活动参与人数预估等多个领域。人群计数的挑战在于人群密集、遮挡严重、个体特征不明显等现象，这要求检测算法必须具备处理高复杂度场景的能力。 数据集采用了Crowdhuman数据集中的图像，这是一个专为人群检测任务设计的数据集，包含了丰富的行人标注信息，非常适合用于训练和测试各种人群检测算法。数据集中的每张图片都对应有YOLO11格式的标注文件，这意味着图像中的每个目标都被精确地标记了其位置（以边界框的形式）和类别（在这种情况下主要是行人类别）。这种格式的标注直接支持了YOLO系列算法的训练，无需额外的转换步骤。 YOLO11的数据集之所以特别重要，还因为它推动了目标检测技术在人数统计方面的应用。通过对大量图像的处理和分析，可以训练出能够适应各种复杂场景的人群检测模型，从而提高自动化和智能化水平。在处理实际问题时，这样的模型能够快速响应，实时统计出人群数量，对于紧急情况下的快速反应和决策支持具有不可估量的价值。 标签中提到了“计算机视觉”，这是人工智能的一个分支，专注于使计算机能够通过分析图像和视频来理解和解释视觉世界。计算机视觉是实现自动化目标检测和人数统计的关键技术。本数据集的创建和使用，将直接推动计算机视觉技术在人群检测和计数方面的研究和应用进展。 [YOLO11+Crowdhuman]Crowdhuman人数统计数据集，使用YOLO11格式进行标注，不仅为研究者提供了一个高质量的训练资源，也为目标检测和计算机视觉的发展做出了贡献，尤其在人群数量自动统计的应用方面具有广泛的影响。

数据集说明：yolo格式，一共196张，后续还会继续增加 train：images，lables格式 1、提供对人员上身短袖的标注 2、提供了对于胳膊的标注 3、可以通过人体，短袖，胳膊共同判断人是否穿着短袖 适合场景 1、工地、工厂判断不可以穿短袖的场景 YOLO目标检测数据集是专门为用于检测人体上身穿着短袖工作服及人体胳膊的图像数据集。该数据集采用YOLO格式，它包含196张图像及对应的标注信息，用于训练机器学习模型。数据集被划分为训练集，其中包含images和labels两个部分。具体而言，这一数据集的特点是对人体上身的短袖衣物进行标注，同时对人的胳膊也进行了标注。这种标注方式使得数据集可以用来训练模型区分人是否穿着短袖工作服，这对于特定场合如工地或工厂等需要符合工作服着装规定的场景尤为重要。 此类数据集可以应用于多种视觉识别任务，尤其是目标检测。YOLO算法以其实时性和准确性受到许多研究人员的青睐，它能够在图像中定位并分类多个对象。数据集中的图像与标注信息，可以帮助训练出一个能够识别短袖工作服和人体胳膊的模型，从而达到判断人是否穿着短袖的目的。 YOLO目标检测数据集还可以通过特定场景来使用，例如，在工地或工厂中，为了避免安全事故的发生，可能需要强制要求工人穿着符合规定的服装。例如，一些工作岗位可能禁止穿着短袖工作服，以防止工人的胳膊暴露在潜在的危险环境中。通过使用这样的数据集，可以开发出能够自动识别并提醒违规着装情况的智能监控系统。 此外，此类数据集不仅仅适用于工作服短袖和胳膊的识别，还可以通过扩展标注来实现更多的功能。例如，可以将数据集用于其他类型的服装识别，甚至扩展到整个人体姿态识别和行为分析。对于穿戴检测技术来说，这样的数据集是一个宝贵的资源，对于研发穿戴检测和人员安全管理系统具有重要意义。 值得注意的是，这一数据集还在持续扩充中，未来的版本将会加入更多的训练图像，这对于提高模型识别准确度和泛化能力是非常有益的。随着数据量的增加，模型将能更准确地识别各种复杂场景下的短袖工作服和胳膊，进一步提升其在实际工作环境中的应用价值。 YOLO目标检测数据集针对特定的应用场景提供了丰富的标注信息，能够帮助开发者训练出针对短袖工作服和人体胳膊的高效检测模型。这对于提高工作场所的安全性、自动化监管具有重要的现实意义。同时，随着数据集的不断更新和扩充，这一工具将在目标检测领域展现出更大的应用潜力。

YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于目标检测领域的深度学习模型，因其高效和实时性而备受关注。在这个数据集中，我们聚焦于“道路指路牌”和“前方施工标识”两个类别，这对于自动驾驶系统至关重要。自动驾驶车辆需要准确识别这些标志以确保安全行驶。 数据集的构建通常分为三个阶段：数据收集、数据标注和模型训练。在这个案例中，数据收集通过网络爬虫完成，这意味着图片可能来源于多个在线来源，涵盖了各种不同的场景和条件，增加了模型的泛化能力。数据标注则采用labelimg工具，这是一个用于图形界面标注的开源软件，能够方便地将图像中的目标边界框转换为YOLO格式的标注文件。YOLO格式的标注包含每个目标的类标签、中心坐标和宽高，便于模型理解和学习。 训练集包含500张图片，这样的规模足够支持模型初步学习和理解两类目标的特征。验证集则有90张图片，它的作用是评估模型在未见过的数据上的性能，帮助调整超参数并避免过拟合。合理的数据集划分是防止模型在特定数据上表现过好，而在实际应用中效果不佳的关键。 对于自动驾驶系统来说，目标检测是核心能力之一。道路指路牌提供了方向信息，前方施工标识则警示潜在危险。准确检测这些标志对于自动驾驶车辆的路径规划、速度控制以及决策制定至关重要。YOLO模型由于其快速的检测速度和相对较高的精度，成为了这类应用的理想选择。 在训练过程中，可能需要对数据进行预处理，如归一化、增强等，以提高模型的鲁棒性。此外，可能还需要调整YOLO模型的结构，如增加或减少卷积层，改变网络的宽度和深度，或者使用不同的损失函数来优化训练过程。模型训练完成后，会进行验证集上的评估，常见的指标包括平均精度（mAP）、精确率、召回率等。 总结来说，这个数据集提供了一个研究和开发自动驾驶中目标检测技术的良好平台，特别是针对道路标志识别。通过利用YOLO模型和深度学习的力量，我们可以期待更智能、更安全的自动驾驶系统。开发者和研究人员可以在此基础上进一步优化模型，提升目标检测的精度和速度，为未来的智能交通系统奠定坚实的基础。

标签类别：names: ['bubble', 'petrol'] 资源文件内包含：资源图片数据集，YOLO格式的标注文件，data.yaml是数据集配置文件。 训练集和验证集已经完成划分！！！ 道路油污识别是城市交通管理和环境保护中的重要任务。油污不仅影响道路的清洁度和美观度，还可能对车辆行驶安全构成威胁。然而，传统的油污检测方法主要依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时、成本高，而且结果的准确性和可重复性差。因此，开发一种自动化、智能化的油污识别系统显得尤为重要。 使用方法： 下载YOLO项目，在data目录下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，将VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中。

资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立

安全帽检测数据集是针对工业安全领域的一个重要资源，它主要包含了5000张PNG格式的图片，这些图片经过精心处理，具有416×416像素的分辨率，适用于深度学习中的目标检测任务。这个数据集特别设计用于YOLO（You Only Look Once）算法，这是一种高效且实时的目标检测框架。 YOLO是一种基于深度学习的一阶段目标检测方法，由Joseph Redmon等人在2016年提出。它的核心思想是在单个神经网络中同时进行类别预测和边界框定位，这使得YOLO在速度和精度之间取得了良好的平衡。对于工业安全场景，如建筑工地或矿山，确保工人佩戴安全帽至关重要。因此，利用这样的数据集训练YOLO模型，可以实现自动检测工人是否正确佩戴安全帽，从而提高工作场所的安全性。 数据集的组织结构通常包括训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的性能。在这个案例中，这5000张图像可能已经被划分成这两个部分，以确保模型在训练过程中的泛化能力。"images"文件夹可能包含了所有图片，而"labels"文件夹则可能存储了对应的标注信息，每张图片的标注通常是一个文本文件，列出了图片中安全帽的位置（以边界框的形式表示）和类别信息。 在训练过程中，首先需要将这些PNG图像加载到YOLO模型中，通过反向传播优化模型参数，以最小化预测边界框与实际边界框之间的差距。数据增强技术，如随机翻转、缩放和旋转，常被用来扩充数据集，防止过拟合。训练完成后，模型会在测试集上进行验证，评估指标通常包括平均精度（mAP）、召回率和精确率等。 在深度学习模型训练中，选择合适的损失函数也很关键。对于YOLO，通常使用多边形 IoU（Intersection over Union）损失函数来衡量预测框和真实框的重叠程度。此外，还要考虑分类错误，这可能涉及二元交叉熵损失。 为了部署这个模型，我们需要将其转化为能够在实际环境中运行的轻量级版本，比如YOLOv3-tiny或者更小的模型架构。这可以通过模型剪枝、量化和蒸馏等技术实现。将模型集成到移动设备或监控系统中，可以实时监测工人是否佩戴安全帽，一旦发现违规行为，立即报警或记录，从而提升安全管理水平。 总结来说，这个安全帽检测数据集为开发一个高效、实时的安全帽检测系统提供了基础。通过使用YOLO框架，结合数据预处理、训练、验证和优化过程，我们可以构建出一个强大的目标检测模型，有效保障工人的生命安全。

TinyPerson是远距离且具有大量背景的微小物体检测的基准。TinyPerson中的图像是从互联网上收集的。首先，从不同的网站收集高分辨率的视频。其次，每50帧对视频中的图像进行采样。然后删除具有一定重复 (同质性) 的图像，并且用手用边界框用72,651对象注释所得图像。此文件中包含1532张，类别为earth_person和sea_person，所有图片已标注为txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于YOLO各个版本模型的训练。

数据集-目标检测系列- 消防车 检测数据集 fire_truck ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

**rolabelimg.exe 可执行文件免安装配置/直接可用版 2024** **一、rolabelimg.exe 简介** `rolabelimg.exe` 是一个用于目标检测的图形用户界面工具，尤其适合处理需要进行旋转框标注的任务。它提供了便捷的方式来绘制和编辑带有旋转边界框的数据集，这对于训练像YOLO（You Only Look Once）这样的目标检测模型至关重要。 **二、免安装配置** 不同于许多需要安装的软件，`rolabelimg.exe` 提供了免安装的配置，用户只需下载压缩包并解压，无需进行复杂的安装过程。这使得用户能够在任何支持Windows系统的计算机上快速开始使用，无论是个人电脑还是服务器，大大简化了操作流程。 **三、源码链接** 在提供的文档中，包含了源码的链接地址。这意味着用户可以查看和修改源代码，根据自己的需求定制功能或者调试问题。对于开发者来说，这是一个非常宝贵的资源，可以深入了解软件的工作原理，并可能进行二次开发。 **四、旋转目标框的检测** `rolabelimg.exe` 的核心特性是支持旋转目标框的标注。在传统的对象检测任务中，边界框通常是矩形，无法精确地描绘出倾斜或不规则形状的目标。而`rolabelimg.exe` 允许用户绘制旋转的边界框，适应那些角度不规则的对象，如倾斜的文字、旋转的物体等，从而提高标注的准确性，进而提升模型的检测性能。 **五、与labelimg的关系** `rolabelimg` 可能是`labelimg`的一个扩展版本，专门为旋转目标框的标注优化。`labelimg` 是一个广泛使用的开源图像标注工具，主要用于矩形框标注，而`rolabelimg` 添加了对旋转框的支持，扩大了其应用范围。 **六、标签相关** 本工具关联的标签包括"labelimg"、"rolabelimg"、"yolo"和"目标检测"。这表明`rolabelimg.exe` 与`labelimg`具有一定的关联性，同时它是为YOLO框架训练目标检测模型而设计的。YOLO是一种实时目标检测系统，以其高效和准确著称，而`rolabelimg.exe` 正是为其提供高质量标注数据的工具。 **七、使用步骤** 1. 下载`rolabelimg.exe` 压缩包。 2. 解压缩到任意文件夹。 3. 打开`rolabelimg.exe` 文件，加载待标注的图像。 4. 使用工具栏绘制和编辑旋转边界框。 5. 保存标注结果，通常为`.xml` 或其他格式，与对应的图像文件一起构成标注数据集。 6. 将标注数据集用于训练YOLO或其他目标检测模型。 `rolabelimg.exe` 是一个方便且功能强大的旋转目标框标注工具，适用于需要处理复杂形状目标的机器学习项目。其免安装的特点和开放源码的策略，使其在科研和工程实践中具有很高的实用性。

yolov8添加注意力机制-学习记录