1、yolov5检测源码+安全帽佩戴检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。
安全帽样本集1111111111111111111
2022-10-26 19:59:06 918.99MB YOLO
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识别安全帽佩戴检测数据集,数据已打标
2022-10-26 18:49:03 645.44MB python 物体识别 深度学习 tensorflow
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数据集整合多种识别能力,支持安全帽、反光衣、抽烟、打电话、喝水、口罩等识别,部分关键词的识别精度有限,建议在这个基础上进一步优化调整。
2022-10-20 16:05:56 363B yolov5 深度学习 数据集 安全帽
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电网施工安全帽检测图像数据集(4000多张图像,含标签)
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基于yolov6的安全帽检测,模型已经训练好,可以直接使用,模型位置runs/train,检测例子位于runs/detect。并且包含数据集,可以直接进行训练,数据集位置hat_recog
2022-10-18 22:05:29 930.78MB 目标检测 yolov6
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基于yolov5的安全帽检测,模型已经训练好,可以直接使用,模型位置runs/train,检测例子位于runs/detect。并且包含数据集,可以直接进行训练,数据集位置hat_recog
2022-10-18 16:04:53 945.87MB 目标检测 yolov5
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安全帽数据集,目标检测,已经转换为yolo格式,可以直接使用,包含安全帽与未佩戴安全帽的人员标注信息
2022-10-17 22:05:35 837.77MB 数据集 目标检测
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《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)》,目前,基于YOLOv5s的目标检测的佩戴安全帽识别方法的平均精度平均值mAP_0.5=0.93,mAP_0.5:0.95=0.63https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127250780
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主要介绍一个安全帽识别的Python项目,在工程行业应用场景是施工场地的安全帽识别。
2022-10-16 21:05:07 552.81MB 安全帽识别 深度学习
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