安全衣检测模型

license: MIT License
image:
domain-specific-object-detection:
size_scale:
- 1000-100k
tags:
- FuDan University
- 安全衣检测
- Clothes Detection
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## 数据集描述
本数据集为安全衣/普通衣服检测数据集，用于安全衣检测模型训练/相关模型的微调训练。

### 数据集支持的任务
本数据集支持安全衣检测模型的测试/训练任务。

## 数据集的格式和结构

### 数据格式
数据集为yolo格式。

```python
from modelscope.msdatasets import MsDataset

ds = MsDataset.load('Liberty2023/cloths_detect', subset_name='default', split='train')

ds = MsDataset.load('Liberty2023/cloths_detect', subset_name='default', split='test')

ds = MsDataset.load('Liberty2023/cloths_detect', subset_name='default', split='validation')

```

### Clone with HTTP
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Liberty2023/cloths_detect.git
```

许可证：MIT许可证
图像任务领域：特定目标检测（domain-specific-object-detection）
样本规模区间：1000-100000
标签：
- 复旦大学（FuDan University）
- 安全衣检测
- 衣物检测（Clothes Detection）
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## 数据集描述
本数据集为安全衣/普通衣物检测数据集，可用于安全衣检测模型的训练及相关模型的微调。

### 数据集支持的任务
本数据集支持安全衣检测模型的训练与测试任务。

## 数据集的格式和结构

### 数据格式
数据集采用YOLO（You Only Look Once）格式。

python
from modelscope.msdatasets import MsDataset

ds = MsDataset.load('Liberty2023/cloths_detect', subset_name='default', split='train')

ds = MsDataset.load('Liberty2023/cloths_detect', subset_name='default', split='test')

ds = MsDataset.load('Liberty2023/cloths_detect', subset_name='default', split='validation')

### HTTP克隆方式
bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Liberty2023/cloths_detect.git

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集用于安全衣和常规服装检测，支持模型的训练和微调，采用YOLO格式，包含训练、测试和验证集。