1、Darknet版YOLOv4烟雾检测训练模型，训练好的 权重文件，包含smoke.data , smoke.names, yolov4-smoke.cfg， yolov4-smoke_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图， 2、检测结果见：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876 3、并附有2000+烟雾检测数据集，标签为VOC格式

1、YOLOv3训练好的烟雾检测模型，训练了yoov3-smoke.pt和YOLOvs3_tiny-smoke.pt。两个模型； 并包含4500多张标注好的烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为smoke，配置好环境后可以直接使用 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

YOLO火焰和烟雾检测 火焰和烟雾数据集，对图像中的火焰和烟雾都进行了标注，类别为fire和smoke，数量近500张，标签格式为voc和YOLO两种，

1、YOLO烟雾检测数据集，只对图像中的烟雾进行了 标注，类别我为 smoke，标签格式为VOC和YOLO两种格式， 2、 数量： 5269 3、可以直接用于YOLO算法的烟雾检测

火焰烟雾数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有6600+张各种场景的火焰烟雾图像，共有8000+火焰标注框，3400+烟雾标注框。 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为火焰烟雾检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景火焰烟雾的检测. 免去了收集,挑选,标注火焰烟雾图片的时间,可直接进行工程化应用.

烟雾检测数据集，用于野外起火的烟雾场景检测。 数据集已全部标注，标注格式为txt格式，包含训练集516张、验证机147张和测试集74张。

烟雾数据集，图片一共有4019张，对应标签现有xml格式、yolo格式，有需要json格式标签请留言。欢迎下载！有问题可留言~

火焰检测数据集, 数据集中包含了火焰和烟雾的数据集, 可以用火焰以及烟雾检测的训练或者是测试