yolov5头盔佩戴数据集
时间: 2025-04-24 22:10:14 浏览: 28
### YOLOv5用于头盔佩戴检测的数据集
对于YOLOv5模型应用于头盔佩戴情况的检测,选择合适的数据集至关重要。由于目标数量不均衡、目标过小等问题可能会对YOLOv5模型的效果造成影响[^1],因此建议寻找专门针对头盔佩戴场景标注良好的数据集。
#### 推荐数据集资源
1. **COCO Dataset**
COCO是一个大型的目标检测、分割和字幕生成数据集。尽管不是专门为头盔设计,但是可以通过筛选其中涉及工人安全装备的部分来获取有用图像。不过这通常需要额外的工作来进行过滤和重新标注[^2]。
2. **Safety Helmet Detection Dataset (SHD)**
这个数据集中包含了大量带有或未带安全帽的人类头部图片,并且已经按照YOLO格式进行了标注。可以从GitHub或其他开源平台下载此数据集并直接用于训练YOLOv5模型[^3]。
3. **Custom Datasets from Kaggle or GitHub**
平台如Kaggle提供了许多由社区成员创建的小型定制化数据集,其中包括多个有关于工地人员是否佩戴了适当防护用品(包括但不限于头盔)的照片集合。这些数据集往往更贴近实际应用场景需求[^4]。
为了确保最佳性能,在获得上述任一数据集之后还需要考虑对其进行预处理操作,比如调整分辨率大小以及增强样本多样性等措施以适应具体的应用环境要求。
```python
import torch
from pathlib import Path
# 加载自定义配置文件路径下的yolov5模型权重
weights_path = 'path/to/your/yolov5_weights.pt'
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights_path)
# 设置测试模式
model.eval()
# 定义预测函数
def predict(image_file):
results = model(image_file)
return results.pandas().xyxy[0]
# 测试一张图片
test_image = str(Path('data/images/test.jpg'))
predictions = predict(test_image)
print(predictions[['name', 'confidence']])
```
阅读全文
相关推荐

















