智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

1、YOLO红外车辆行人检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

用pytorch实现ssd并在自己的数据集上进行行人检测

结合原作者代码和文档，并基于自己的理解重新绘制的可读性更高更易理解的文档，并自己重写的项目代码，注释完整清晰。 代码可读性高,可直接使用

更多项目《行人检测(人体检测)》系列文章请参考： 行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763 行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615 行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638

行人目标检测数据集，包含xml、图片、txt标签。数据集大小一个400多M，一个100多M。

基于滑动窗口的二分检测是对图像中行人进行检测的一种被广泛使用的方法。它可以检测出单张图像中一个或多个处于站立状态的各种姿势的行人。分析和总结了国际上实现图像行人检测的主要方法，以及滑动窗El框架的实现方法，并对行人检测的进一步研究作了展望。

行人检测是实现智能交通与客流监控的关键技术，深度学习方法训练模型已经在行人检测领域取得了良好的效果。但是当训练样本质量不佳时，训练的模型往往不能得到令人满意的效果。为了提高雾霾天气与曝光较强环境下的行人检测效果，提出了将暗通道去雾算法应用于深度学习的样本预处理中，并使用快速深度卷积神经网络训练行人检测模型。在实验中，首先对10000张样本图片采用暗通道去雾算法进行预处理，之后分别使用有无暗通道去雾算法预处理的样本图片训练模型，最后比较这两种模型在不同场景下的模型检测准确率。实验结果表明，使用暗通道去雾预处理后的样本训练得到的深度模型具有更好的检测效果，在多种场景下的检测率都得到提升。

手工标注行人检测数据集，图片为jpg，共485张，xml485个。

这是Android实现人体检测APP Demo（可实时运行）；更多内容请查看： 行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763 行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615 行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638