1、YOLOv7口罩人脸检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、map达90%以上， 3、classes: face， mask 4、并包含口罩数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127146442?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7绝缘子检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、map达90%以上， 3、classes: insulator 4、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127229895?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5道路和桥梁裂缝检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、classes: crack 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127131688?spm=1001.2014.3001.5501

1、YOLOv7道路和桥梁裂缝检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、classes: crack 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127131688?spm=1001.2014.3001.5501

1、YOLOv5打电话行为检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: phone 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127048938?spm=1001.2014.3001.5501

1、YOLOv7打电话行为检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: phone 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127048938?spm=1001.2014.3001.5501

【实际项目应用】： 机场、火车站智能安检、智能安防等。 【数据集说明】： EDS安检x光危险物品检测数据集，一共4718张图片，标签包含voc（xml）与yolo（txt）、json三种格式，目标共10类，分别是["笔记本电脑","手机平板","打火机","剪刀","压力罐","充电宝","雨伞","玻璃瓶","塑料瓶","刀具"]， 数据标注精确，数据量充足，多种目标检测算法可直接使用。实际安检落地项目所用，算法拟合不错，数据质量可靠。 更多数据集介绍请看https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

【实际项目应用】： 智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】： 安全帽佩戴检测数据集，一共6584张图片，标签包含voc（xml）与yolo（txt）两种格式，类别为[“helmet“，“head”]，数据标注精确，数据量充足，多种目标检测算法可直接使用。智慧工地实际项目所用，经过筛选，多次训练验证，算法拟合不错，数据质量可靠。 更多数据集介绍请看https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

1、数据集图片一共1316张，未做数据增强，标签格式有两种，分别为voc格式(xml文件)和yolo格式(txt文件)，下载后需要做数据增强的，可以私信我。 2、数据集亲自收集、爬取，亲手标注，质量还不错。 3、该数据集属于目标检测数据集，可以筛选出制作分类数据集。 备注：使用过程有问题可以私信我

【实际项目应用】：车牌检测、车牌识别、车辆检测 【数据集说明】：车辆车牌检测数据集，一共1456张图片，标签包含两类，分别为“car”和“plat”，道路监控摄像头视角背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合不错，数据质量可靠。 【更多数据集介绍】https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502