YOLOV5格式铁路工人安全检测数据集发布

资源摘要信息:"YOLOV5目录格式的目标检测数据集专门设计用于铁路工人安全检测，包含三个类别：工人、防护服、头盔。该数据集按照YOLOV5的标准目录结构组织，能够被直接用于目标检测模型的训练和测试，不需要进行额外的数据处理。数据集的图像分辨率统一为1920*1080的RGB图片，旨在训练模型准确检测铁路轨道工人是否穿戴了防护服和正确佩戴了头盔，从而提升铁路工人的安全标准。 数据集包括训练集和验证集两部分，它们的总大小为789MB。其中，训练集包含2256张图片及其相应的2256个标注文件，而验证集则包含966张图片及其对应的966个标注文件。每个图片都有一个对应的txt文件，其中包含了该图片中物体的类别和位置信息，这些信息以YOLO格式组织。具体的YOLO格式通常包括类别编号和该物体在图像中的中心坐标、宽度和高度。 该数据集附带了一个Python脚本，用以可视化图片中的目标和其边界框。该脚本可以随机选取数据集中的图片进行展示，并将其保存在当前目录下，无需用户进行任何代码修改，即可直接运行。 数据集的结构如下： - datasets-images-train - 图片文件夹 - 标签文件夹（包含对应的标注txt文件） - datasets-images-val - 图片文件夹 - 标签文件夹（包含对应的标注txt文件） 数据集的标签文件结构可能如下： - datasets-images-train/labels - 000001.txt - 000002.txt - ... - datasets-images-val/labels - 000001.txt - 000002.txt - ... 每个txt文件中包含的信息格式可能如下： - class_id x_center y_center width height 其中，class_id是类别索引，x_center和y_center是边界框的中心坐标，width和height是边界框的宽度和高度。 这些数据集可以用于训练基于YOLOV5架构的目标检测模型，YOLOV5是一种流行的实时目标检测系统，它以速度快和检测精度高著称。在使用该数据集训练模型时，开发者可以参考YOLOV5提供的官方文档和教程进行配置和模型训练过程的设置。 目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支，其任务是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的类别和位置。目标检测广泛应用于自动驾驶、视频监控、医学图像分析、工业检测等众多领域。铁路工人安全检测数据集则聚焦在特定应用场景中，将目标检测技术应用于提升工人的安全防护水平，具有重要的实用价值和应用前景。"