1、YOLO安全帽检测数据集，3500张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO安全帽检检测；数据场景丰富；根据安全帽的颜色分为white、red、yellow等共5类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLO茶叶检测数据集，使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列茶树上的茶叶检测；数据场景丰富；类别为tea共一个类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。 已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。 已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。 已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。

1、YOLO水泥建筑物裂缝检测数据集，2000多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的建筑物裂缝检测；数据场景丰富；类别为crack共一个类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

mrlEyes2018数据集,疲劳检测的数据集,分别是左眼开，左眼闭，右眼开，右眼闭,全开全闭,总共1.5G,本人用该数据集,疲劳检测识别率高达98%

结核杆菌 目标检测数据集 肺结核数据集

VGGFace2是一个大规模的人脸识别数据集，包含9131个人的面部。 图像从Google图片搜索下载，在姿势，年龄，照明，种族和职业方面有很大差异。该数据集于2015年由牛津大学工程科学系视觉几何组发布，相关论文为Deep Face Recognition。

yolo安全帽佩戴检测数据集 Introduction SHWD provide the dataset used for both safety helmet wearing and human head detection. It includes 7581 images with 9044 human safety helmet wearing objects(positive) and 111514 normal head objects(not wearing or negative). The positive objects got from goolge or baidu, and we manually labeld with LabelImg. Some of negative objects got from SCUT-HEAD. We fixed some bugs for original SCUT-HEAD and make the data can be directly loaded as normal Pascal VOC format. Also

通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。 通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。 通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。

1、YOLO破损绝缘子检测数据集，500多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的绝缘子缺陷目标检测；数据场景丰富；类别为break_insulator共一个类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743