内容概要：本文介绍了人员睡岗玩手机检测数据集，该数据集包含3853张图片，采用Pascal VOC和YOLO两种格式进行标注，每张图片都有对应的xml文件（VOC格式）和txt文件（YOLO格式）。数据集共分为三个类别：“normal”、“play”、“sleep”，分别表示正常状态、玩手机和睡岗，对应的标注框数为2761、736和847，总计4344个框。所有图片和标注文件均使用labelImg工具完成，标注方式是对每个类别绘制矩形框。; 适合人群：计算机视觉领域研究人员、算法工程师及相关从业者。; 使用场景及目标：①用于训练和测试人员行为检测模型，特别是针对睡岗和玩手机行为的识别；②评估不同算法在该特定场景下的性能表现。; 其他说明：数据集仅提供准确合理的标注，不对基于此数据集训练出的模型或权重文件的精度做出保证。

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1、手机检测数据集，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等算法手机检测； 2、目标类别名：cell phone； 3、数量：5017 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

yolov5+PyQt5实现玩手机行为检测语音告警源码_带GUI界面+模型(5千多个目标训练)+评估指标曲线+操作说明.zip 包含如下： yolov5算法 pyqt5 GUI界面 检测到玩手机语言告警 玩手机模型 评估指标曲线+操作说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

玩手机检测数据集， 用于YOLO算法的玩手机行为检测，标签格式为txt和xml两种可选； YOLOv3玩手机行为检测训练模型：https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/87228350?spm=1001.2014.3001.5501

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1、yolov5玩手机检测，包含训练好的玩手机检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在玩手机检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为play_phone共1个类别，并附3000多张玩手机识别数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、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

1、yolov5玩手机检测，包含训练好的玩手机检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在玩手机检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为play_phone共1个类别，并附3000多张玩手机识别数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、YOLO玩手机检测数据集，7500多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO玩手机行为的识别，数据场景丰富，类别名为play_phone 2、数量：7500 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

这是一款升级版检测工具 自动检测手机真伪,序列号等等 另外还可以给手机检测各项功能是否正常 由于能检测的项目太多,所以大家到时候自行研究吧 小编就不多做介绍 废话不多说,下面就来看看小编的测试演示图