Safety Helmet detection with Extended Labels 5K images (SHEL5K)

We extended the number of labels in Kaggle’s safety helmet detection dataset, which has 5000 images and 5000 annotations. The original dataset had three classes (person, head and helmet) and a total of 2501 labels. Moreover, the original dataset was incompletely labelled. We added three new labels on the dataset in results, the new labels consists of six classes (helmet, head with helmet, person with helmet, head, person no helmet, and face) and total of 75578 labels.我们对Kaggle的安全帽检测数据集进行了标注扩充。该原始数据集包含5000张图像与5000个标注项，原标注仅涵盖人员（person）、头部（head）与安全帽（helmet）三个类别，总标注数为2501个，且存在标注不完整的问题。最终，我们为该数据集新增三类标注类别，更新后的数据集共包含六大类别：安全帽（helmet）、戴安全帽的头部（head with helmet）、戴安全帽的人员（person with helmet）、头部、未佩戴安全帽的人员以及面部（face），总标注量达到75578个。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SHEL5K是一个扩展版的安全头盔检测数据集，包含5000张图片和75578个标注，将原始数据集的3个类别扩展到6个类别（头盔、戴头盔的头部、戴头盔的人、头部、未戴头盔的人和脸部），适用于安全装备检测相关研究。