# 视频预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --video_file=mydata/test.avi --device=GPU # 图片预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --image_file=mydata/VID_20200310_174419_15.jpg --device=GPU

车辆，车牌，反光衣，安全帽等数据集 行业级别，可以用于商业算法训练落地 公路，高速路，服务区，停车区，园区，闸口，社区路口等实际场景拍摄获取 数据量大

安全帽

参考资料-安全帽检验报告GDAQ21302.zip

安全帽数据集： 1、1万多张标注好的数据图片， 2、类别：person、hat， 3、标签格式分别为txt和xml格式两种, 4、直接用于YOLO目标检测

安全帽目标检测数据集，标注好的图片，类别：person、hat，标签格式分别为txt和xml格式两种，数量一共有5000多张，可以用于多种算法的安全帽检测

安全(15)安全帽试验方法定义.pdf

安全帽数据集（二），一共7000多张标注好的数据，类别为person、hat两个类别，标签为txt和xml两种格式，可以直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集（三），包括5000张标注好 的数据，类别为person、hat两个类别，两种标签格式分别为txt和xml格式,可以直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集，可以接用于YOLO目标检测和跟踪，数据集包括两个类别person、hat，5000多张标注好的的图片，两种标签格式分别为txt和xml格式，