14855张危险驾驶行为数据集 - Pascal VOC+YOLO格式

资源摘要信息:"危险驾驶行为驾驶员状态检测数据集VOC+YOLO格式14855张6类别" 本资源为一个大型的数据集，主要用途为驾驶员状态检测，特别关注危险驾驶行为的识别。数据集遵循Pascal VOC格式以及YOLO格式，其中包含了14855张jpg格式的图片，每张图片都有对应的标注信息，标注信息分为xml文件和txt文件两种格式，但不包含分割路径信息。该数据集可以用于开发和训练目标检测模型，尤其是在自动驾驶车辆和智能交通系统中检测驾驶员的危险行为。 数据集中的图片数量为14855张，每张图片都精确标注了驾驶员状态，标注文件的数量与图片数量相同，为14855个。标注类别共有6个，涵盖了不同的驾驶员状态，分别包括： 1. DangerousDriving（危险驾驶） 2. Distracted（分心驾驶） 3. Drinking（饮酒驾驶） 4. SafeDriving（安全驾驶） 5. SleepyDriving（疲劳驾驶） 6. Yawn（打哈欠） 每个类别中的标注框数如下： - DangerousDriving有4642个标注框 - Distracted有2080个标注框 - Drinking有428个标注框 - SafeDriving有6180个标注框 - SleepyDriving有979个标注框 - Yawn有546个标注框 总计标注框数为14855个。 本数据集使用了labelImg工具进行标注，该工具是广泛用于目标检测任务中创建标注数据的应用程序，支持Pascal VOC和YOLO等多种格式。 值得注意的是，尽管提供了大量精确标注的数据，但数据集本身并不保证使用这些数据训练出来的模型或权重文件的精度。数据集的提供者在法律和质量上不对模型精度提供任何保证，因此用户在使用数据集时需要自行负责数据的合理使用和后续模型的评估与优化。 数据集的详细信息和使用方法可以参考提供的博客链接（***/FL***/article/details/***），在该博客中可以找到更多关于数据集的使用说明、标注工具的介绍以及如何使用数据集进行驾驶员状态检测模型训练的相关信息。 标签为"数据集"意味着这是一个集合了大量标注图片的资源，目的是为了帮助研究者和开发人员在计算机视觉领域，特别是在驾驶员状态检测和安全驾驶行为识别方面进行机器学习和深度学习模型的训练与开发。 最后，文件名称列表中仅包含"data"一词，表明数据集文件可能被打包在以"data"命名的压缩文件中，如"data.7z"。用户在获取到压缩包后，需要解压缩以访问数据集内容。