数据集介绍数据集背景：HRSC2016数据集包含27种类型的遥感地物目标提取自GoogleEarth由西北工业大学于2016年发布采用orientedboundingboxes(OBB)标注格式HRSC2016(Liuetal.，2016)是西北工业大学采集的用于轮船的检测的数据，包含4个大类19个小类共2976个船只实例信息。论文中特别指出他们的数据集是高分辨率数据集，分辨率介于0.4m和2m之间。数据集所有图像均来自六个著名的港口，包括海上航行的船只和靠近海岸的船只，船只图像的尺寸范围从300到1500，大多数图像大于1000x600。数据集类别说明本数据集中目标为航拍图像下的船只，包括海
数据集介绍数据集背景：HRSC2016数据集包含27种类型的遥感地物目标提取自GoogleEarth由西北工业大学于2016年发布采用orientedboundingboxes(OBB)标注格式HRSC2016(Liuetal.，2016)是西北工业大学采集的用于轮船的检测的数据，包含4个大类19个小类共2976个船只实例信息。论文中特别指出他们的数据集是高分辨率数据集，分辨率介于0.4m和2m之间。数据集所有图像均来自六个著名的港口，包括海上航行的船只和靠近海岸的船只，船只图像的尺寸范围从300到1500，大多数图像大于1000x600。数据集类别说明本数据集中目标为航拍图像下的船只，包括海
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 【数据集】目标检测YOLO格式数据集~各种数据集-烟雾烟火安全帽手机吸烟前言相关连接：一、安全帽数据集10755张二、吸烟/抽烟数据集8368张三、轨道扣件数据集2234张四、平贝母数据集1165张五、柑橘病虫害数据集（1.4G）六、更多数据集总结 前言YOLO格式数据集，直接使用导入YOLO模型训练自己的数据集。横向项目落地。离线监测和在线监测。项目结题。相关连接：各种数据集链接：https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=686270772909一、安全帽数据集10755张二、吸烟/抽烟
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 YOLOv5吸烟行为目标检测模型：计算机配置、制作数据集、训练、结果分析和使用前言相关连接（look评论）一、计算机配置pytorch安装-GPU版本pycocotools的安装二、YOLOv5下载三、模型使用获取数据集更改train.py文件模型权重四、吸烟视频检测效果总结 前言YOLOv5模型简单易上手好用，场地吸烟行为实时监测。YOLOv5优点：可识别视频帧数高。技术成熟，有现成模型。操作简单。吸烟行为识别：实时监测。离线监测。毕设需求。吸烟（抽烟）目标检测痛难点：形状：烟细小，在图像中所占比例小，难捕捉。颜色：主要有红色
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