1、水果刀检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO 水果刀检测；
2、目标类别名：knife；
3、数量：2647
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876
2022-12-19 16:28:14
730.91MB
1、基于yolov5算法实现刀棒识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别检测类别为2类：“刀”，“棒子”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 16:27:49
41.19MB
【实际项目应用】：
社区安防、学校安防、危险器具检测等
【数据集说明】：
刀具棍棒检测数据集，一共1200张图片，标签有两类，分别为[刀具、棍棒]，即['dao','bang']，多种背景，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，算法拟合较好，数据质量可靠。
【备注】若需要json格式标签，或数据集使用问题，请私信留言。
2022-11-28 21:26:21
84.52MB