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。

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

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

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