火焰+烟雾数据集1000张左右，火焰是0，烟雾是1

火焰烟雾数据集 yolov5火焰烟雾检测，火焰烟雾报警系统，目标检测，深度学习，目标检测接单，yolov5，yolov7，可dai写 扣扣：2046删532除381

已标注好的烟火检测黑色烟雾数据集，可用于烟火检测模型的训练，label为json格式，需要其他格式比如yolo的可以联系我进行转换（整理了那么多先上传，后面的有空再整理上传）

森林野火烟雾检测数据集，用于野外起火的烟雾场景检测。 数据集已全部标注，标注格式为txt格式，包含训练集516张、验证机147张和测试集74张。

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.

基于YOLOV5火焰烟雾数据集的火灾检测识别系统+训练好的模型+pyqt界面。YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+代码+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码。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）。 一个非常完整的项目，内附教程讲解，新手也可轻松搞定，拿高分必看哈！！！ 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文件进行推理

1、YOLOv3训练好的烟雾检测模型，训练了yoov3-smoke.pt和YOLOvs3_tiny-smoke.pt。两个模型； 并包含4500多张标注好的烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为smoke，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

1、YOLOv5训练好的烟雾检测模型，并包含4500多张标注好的烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为smoke，配置好YOLOv5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

烟雾数据集，手工精细标注，里面包含图片和xml文件，可用于yolov4训练、yolov5训练，训练可达到百分90以上。包含图片和使用labelimg软件标注生成的.xml文件，已全部手工标注完成，可以训练完整的识别度极高的.h5模型和.pth模型

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.