数据集：人员翻越或跨越围栏风险识别检测数据集

人员翻越或跨越围栏风险识别检测数据集，用于使用YOLO模型进行训练。

项目信息

编号：Dataset-5
大小：30M

数据信息

数据集名称：人员翻越或跨越围栏风险识别检测数据集
类别：1类 翻越
数据量：
已划分train、val、test 共计512张图片
数据格式：YOLO标注格式
YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10可直接训练 包含.yaml文件。

项目介绍

该数据集包含512张专门用于识别人员翻越或跨越围栏风险的高质量图像。每张图像均经过精确标注，并以YOLO（You Only Look Once）格式存储，确保与深度学习模型的无缝集成，适用于各种基于YOLO架构的目标检测任务。标注文件详细记录了图像中的目标位置与类别信息，使得数据集可以直接用于模型训练，减少了数据预处理的工作量。

在标签设计方面，该数据集定义了一类标签——“翻越”（climbing），用于捕捉并识别那些试图翻越或跨越围栏的人员行为。该标签对于监控系统的智能化和安全防范具有重要意义，尤其适用于安全监控、周界防护等场景中，通过模型检测，能够快速发现潜在的安全隐患。

为了满足不同用户在数据扩展和模型优化方面的需求，数据集还附赠了一套强大的数据增强代码。用户可以通过此代码自行设置增强后的图像数量，灵活地生成更多样化的训练数据。通过数据增强技术，可以有效提升模型的泛化能力，使其在面对不同环境、光照条件下的图像时，仍然能够保持较高的检测精度。此外，用户还可以根据项目需求，自定义数据集的名称和描述，以便更好地管理和利用扩展后的数据。

该数据集不仅为人员翻越或跨越围栏风险的识别提供了可靠的训练数据，还通过附加的工具和灵活的配置选项，为用户的深度学习项目提供了更多可能性，使得模型的训练更加高效和精确。

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Dataset (完整数据集：确保能用)