安全帽数据集共含有 6696 张图片，以及对应的 6696 个 VOC 格式的 xml 标注文件，以下四个python脚本文件作用分别是对voc格式的xml标注文件进行转换yolo格式的txt文件，以及按照比例划分数据集。 文件目录结构： ├───DataProcessing │ └───VOCdevkit │ └───VOC2007 │ ├───Annotations │ ├───ImageSets │ └───JPEGImages ├───split82.py ├───split721.py ├───Voc2Yolo.py ├───Yolo2Voc.py

数据集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

【实际项目应用】： 智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】： 安全帽佩戴检测数据集，一共6584张图片，标签包含voc（xml）与yolo（txt）两种格式，类别为[“helmet“，“head”]，数据标注精确，数据量充足，多种目标检测算法可直接使用。智慧工地实际项目所用，经过筛选，多次训练验证，算法拟合不错，数据质量可靠。 更多数据集介绍请看https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

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

《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

YOLO +安全帽 + 数据集

里面包含如何训练以及测试的代码，安全帽数据集以及训练模型下载地址，可以接用于YOLO目标检测和跟踪，数据集包括两个类别person、hat，8000多张标注好的的图片，两种标签格式分别为txt和xml格式。

1.标注好的头安全帽数据集。 2.数据格式是voc和yolov5两种。 3.下载后可以直接训练。 4.参考博文：https://blog.csdn.net/matt45m/article/details/124702919?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5安全帽检测，代码和训练好的模型，两种训练好的模型，并有pyqt界面，训练精度达90%多，内含各种训练曲线图，并有5000多张标注好的安全帽检测数据集，标签是VOC和YOLO格式的，类别名为person，hat两类； 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，代码是python的

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