佩戴安全帽和反光夹克的个人图像数据集

数据说明：

安全头盔和反光夹克数据集由 10,500 张图像组成，每张图像都标记了两个对象类别的边界框:安全头盔和反光夹衣。

该数据集旨在使用 YOLOv7 架构训练一个目标检测模型，以识别各种设置和环境中的安全设备。

该数据集包括从不同位置捕获的图像，例如建筑工地、工厂和室外工作环境。每张图像平均包含五个标记的对象，为模型提供了全面的场景供其学习。

安全头盔和反光夹克数据集对于需要工人佩戴安全头盔和反光夹克的工业特别有用，例如建筑、制造和采矿。通过在这个数据集上训练一个模型，公司可以实现安全监测自动化，并减少因缺乏适当的安全设备而造成的事故风险。

该数据集以 YOLOv7格式提供，包括每个图像的文本文件注释。图像以 JPEG 格式提供，使其易于与不同的深度学习框架一起使用。该数据集的大小和图像及物体的多样性使其成为训练强大而准确的物体检测模型的有价值的资源。