安全帽佩戴检测YOLO数据集下载 | 目标检测训练专用数据集 – 幽络源电子资料

概述

在计算机视觉领域，高质量的数据集是模型训练成功的关键。幽络源特别分享这份精心整理的《安全帽是否佩戴检测YOLO系列数据集》，专为目标检测任务设计。该数据集经过专业强化处理和精确标注，可直接用于YOLOv3/YOLOv5/YOLOv8等系列模型的训练与验证，是安全监控、工地管理等场景开发的理想基础数据。

主要内容

数据集基本信息

• • 训练集：13782张
  • 验证集：642张
  • 测试集：386张

数据特征与优势

• ​标注类别：
  • 有安全帽（helmet_wearing）
  • 无安全帽（no_helmet）
• ​数据处理：
  • 所有图片经过亮度/对比度强化
  • 多角度、多光照条件下的采集
  • 精确的边界框标注（YOLO格式）
  • 包含复杂背景和遮挡场景

适用场景

• 工地安全监控系统开发
• 智能安防摄像头算法训练
• 工业场景人员安全检测
• YOLO系列模型迁移学习

结语

幽络源分享的这份安全帽检测数据集，经过专业团队筛选和标注，能够有效提升目标检测模型的准确率和鲁棒性。特别适合计算机视觉初学者和行业开发者快速启动安全检测相关项目。

如果您在使用本数据集过程中遇到任何问题，或希望交流更多计算机视觉开发经验，欢迎加入幽络源技术交流QQ群307531422。在这里您可以获取更多优质电子资料，与AI开发者直接交流，共同探讨技术难题。立即加入我们，开启您的计算机视觉开发之旅！

下载链接

https://pan.quark.cn/s/9596cf2d6ae8

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