keremberke/protective-equipment-detection|个人防护装备数据集|物体检测数据集

该数据集主要用于目标检测任务，涉及制造业中的个人防护装备检测。数据集中包含11978张图片，分为训练集、验证集和测试集，分别包含6473、3570和1935张图片。数据集中的标签包括手套、护目镜、头盔、口罩、鞋子等及其对应的未佩戴状态。数据集以COCO格式进行标注，并经过了自动方向调整的预处理。

原始信息汇总

数据集标签

[glove, goggles, helmet, mask, no_glove, no_goggles, no_helmet, no_mask, no_shoes, shoes]

图像数量

json {valid: 3570, test: 1935, train: 6473}

使用方法

• 安装 datasets:

bash pip install datasets

• 加载数据集:

python from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("keremberke/protective-equipment-detection", name="full") example = ds[train][0]

引用

@misc{ ppes-kaxsi_dataset, title = { PPEs Dataset }, type = { Open Source Dataset }, author = { Personal Protective Equipment }, howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/personal-protective-equipment/ppes-kaxsi } }, url = { https://universe.roboflow.com/personal-protective-equipment/ppes-kaxsi }, journal = { Roboflow Universe }, publisher = { Roboflow }, year = { 2022 }, month = { jul }, note = { visited on 2023-01-18 }, }

许可证

CC BY 4.0

数据集概述

该数据集通过 roboflow.ai 于 2022 年 7 月 7 日下午 3:49 GMT 导出。

包含 11978 张图像。 个人防护装备以 COCO 格式标注。

以下预处理应用于每张图像：

• 像素数据自动定向（去除 EXIF 方向）

未应用任何图像增强技术。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

keremberke/protective-equipment-detection数据集的构建，是在制造业领域背景下，通过采集11978张图像，并对个人防护装备（PPE）如手套、护目镜、头盔、口罩等进行标注。所有图像均以COCO格式进行注释，并经过自动校准方向的处理，确保了数据集的质量和一致性。

特点

该数据集的特点在于其详尽的标签类别，涵盖了个人防护装备的多种状态，包括穿戴与未穿戴的情况。数据集分为训练集、验证集和测试集，共计11978张图像，均衡的分布确保了模型的泛化能力。此外，数据集遵循CC BY 4.0许可，便于研究和商业应用。

使用方法

使用该数据集前，需先安装datasets库。通过load_dataset函数，可以直接加载整个数据集。数据集加载后，用户可以访问训练集、验证集和测试集中的任意图像及标注，便于进行对象检测等任务的研究与开发。

背景与挑战

背景概述

在制造业领域，个人防护装备（PPE）的穿戴检测对于保障工人安全至关重要。keremberke/protective-equipment-detection数据集应此需求而生，由Roboflow团队于2022年7月创建。该数据集包含11978张图像，标注了工人是否穿戴了手套、护目镜、头盔、口罩、鞋子等防护装备，旨在为机器学习模型提供训练素材，以实现对工人PPE穿戴状态的自动检测。该数据集的推出，为制造业安全监管提供了新的技术支持，对工业自动化和智能监控领域产生了积极影响。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，如何确保图像标注的准确性，这对于模型训练至关重要。其次，数据集需涵盖多样化的工作场景和光线条件，以增强模型的泛化能力。此外，由于个人隐私的保护，图像的收集和发布需遵循严格的伦理和法律规定。在解决领域问题上，数据集需处理不同种类PPE的同时识别问题，以及在不同环境下对PPE的识别准确率问题，这些都是当前研究需要克服的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在智能制造领域，'keremberke/protective-equipment-detection'数据集以其细致的标注和丰富的场景，成为对象检测任务中的经典案例。该数据集通过提供工人安全装备的标注图像，为算法训练提供了坚实基础，使得模型能够准确识别安全帽、护目镜、手套等个人防护装备。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界已衍生出一系列相关研究工作，包括但不限于提高检测精度、实时性优化、以及在复杂环境下的模型泛化能力研究。这些研究进一步推动了智能制造与工业安全领域的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在制造业领域，个人防护装备的检测是一项至关重要的任务，它直接关系到工作人员的安全与健康。keremberke/protective-equipment-detection数据集为此提供了丰富的图像资源，包含各类防护装备的标注信息，为相关研究提供了坚实基础。近期，该数据集在深度学习模型训练与优化中得到了广泛应用，特别是在提升对象检测算法的准确性和鲁棒性方面取得了显著进展。研究者们通过该数据集探索了如何在复杂环境下准确识别个人防护装备，这对于促进工业安全自动化检测技术的发展具有深远影响。