智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

1、YOLOv7反光衣检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5反光衣检测和模型训练 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv3反光衣检测 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5反光衣检测，包含训练好的反光衣识别权重和数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、有pyqt界面，可检测图片、视频和调用摄像头 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，python代码

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：5208 标注数量(xml文件个数)：5208 标注类别数：4 标注类别名称:["reflective_person","reflective","person","cloth"] 每个类别标注的框数： reflective_person count = 7213 reflective count = 7188 person count = 774 cloth count = 656 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明： reflective_person为穿反光衣的人 reflective为反光衣 person为未穿反光衣的人 cloth为非反光衣 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

反光衣数据集，以建筑工地为主，分类反光衣和其他衣服两类 ├── Annotations │   ├── reflective_000000.xml │   ├── reflective_000001.xml │   ├── reflective_000002.xml │   ├── reflective_000003.xml ...... ├── reflective_0001028.xml JPEGImages ├── reflective_000000.jpg ├── reflective_000001.jpg ├── reflective_000002.jpg ├── reflective_000003.jpg ...... ├── reflective_0001028.jpg

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

反光衣目标检测数据集1000张，已标注的数据集，目标检测项目，实际工程项目，可直接进行训练，yolo系列

1083张反光衣的数据集，数据集文件包含jpg图片和xml文件，数据集主要四类标注：带头盔的人、没带头盔的人、穿反光衣的人、未穿反光衣的人，主要标注反光衣，识别效果能达到百分之98以上