开车驾驶危险行为检测数据集19930张标注信息

资源摘要信息:"【目标检测数据集】开车驾驶危险行为检测数据集19930张4类标签VOC+YOLO格式.zip" 该数据集是专门用于开车驾驶场景下的危险行为检测，包括了驾驶员在开车过程中的饮酒、进食、使用移动设备和吸烟等行为。数据集以Pascal VOC格式和YOLO格式两种通用的机器学习标注格式提供，共计19930张jpg格式的图片文件以及对应的标注文件，包含VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。数据集的标注类别数为4，分别为“drinking”(饮酒)、“eating”(进食)、“mobile use”(使用移动设备)和“smoking”(吸烟)，并且每张图片对应一个标注文件，说明了该图片中所有的危险行为类别和位置。 在Pascal VOC格式中，每张图片对应一个xml文件，该文件详细记录了图片中所有感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的类别和位置信息。每个ROI由一个矩形框来表示，并且矩形框的坐标以及所属的类别信息都包含在xml文件中。而在YOLO格式中，每张图片对应一个txt文件，其中同样包含了矩形框的信息。不过，YOLO格式采用的是相对坐标系，通常用于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法。 在数据集的准备过程中，使用了名为labelImg的标注工具。这是一个广泛使用的图像标注工具，支持矩形框标注，它允许用户为图片中的不同对象划定边界框，并标注相应的类别。标注规则遵循了在目标检测任务中的常规做法，即对每个目标对象进行矩形框的绘制，并在框内指定目标的类别。 值得注意的是，虽然该数据集已经经过标注，但是数据集提供者声明不对使用该数据集训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。这意味着，尽管数据集提供了准确且合理的标注，但模型的训练效果、泛化能力以及最终模型性能的高低还需要依赖使用者在实际应用中进行详细的验证和调整。 该数据集的标签涵盖了“开车”、“行为”和“驾驶”三个关键词，反映了其内容的专注点在于开车时的各类行为。这些行为被认为是驾驶过程中的危险行为，因为它们可能分散驾驶员的注意力，增加行车风险，影响道路交通安全。 最后，压缩包子文件的名称为"data"，这表明数据集的所有文件都被压缩在一个名为"data.zip"的文件中。用户在下载并解压该压缩包后，可以获取到所有的数据文件，进一步用于机器学习模型的训练和验证。