教程请参考：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425 欢迎浏览我的最新资源，这个全面的资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。期待您的下载和反馈！

火焰+烟雾数据集1000张左右，火焰是0，烟雾是1

yolov5火焰标记好数据集，包涵图片和txt文件

该项目是基于yolov5实现对火焰的识别检测，可用于工业化场景中，如智慧工地，智慧电网，智慧小区等等。项目文件夹中已经上传了火焰的训练数据集，一共将近4000张图片，足够训练一个效果还不错的检测模型了。在我本机上，最终模型的准确率大概在97%左右，可进行工业化落地。同时，里面的数据集已经转换好txt格式，不需要再花时间去转换标签格式。基本上只要把相关的库安装好之后，直接就能运行训练和测试了。方便又省事~如果遇到了任何问题，可随时联系博主，第一时间无偿帮忙解决问题。

1、YOLOv3训练好的火焰检测模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的火焰识别权重。并包含2000多张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，配置好环境后可以直接使用 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

烟火数据集 包括烟雾和火两类 共有2056张 已经标注好 xml标签 数据集介绍连接：https://blog.csdn.net/weixin_45724232/article/details/124554226?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124554226%22%2C%22source%22%3A%22weixin_45724232%22%7D&ctrtid=tXaNR

yolov5-5.0版本，烟雾和火焰数据集和源码（包含视频和图片素材，可直接进行推理测试）。1、项目是训练过的，可直接进行推力测试。 2、项目包含烟雾和火焰的数据集，已标记好！ 3、如果想想重新训练也可以。 4、可以直接用训练好的权重pt文件进行推力测试，测试视频和图片都可以，很好用。 5、价格绝对是优惠价，可以放心下载

火焰烟雾数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有6600+张各种场景的火焰烟雾图像，共有8000+火焰标注框，3400+烟雾标注框。 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为火焰烟雾检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景火焰烟雾的检测. 免去了收集,挑选,标注火焰烟雾图片的时间,可直接进行工程化应用.

yolo3可视化界面_火焰检测+2k已标注火焰数据集.7z 开盖即食，函数模块化处理，修改方便，添加错误反馈机制，运行更稳定 共有5个界面：登陆、注册、图片检测（打开、检测）、视频检测（打开视频、关闭视频、检测视频、停止检测）、实时检测（打开摄像头、关闭、检测、关闭检测） 其中在所有检测种，使用本数据集检测正确度可以达到90%

已标记好的火焰目标检测数据集，包含训练集和测试集。