救生衣穿戴检测数据集

数据集简介

救生衣穿戴检测数据集是一个面向海事安全场景的目标检测数据集，专注于识别船员在船舶甲板上是否正确穿戴救生衣。数据集包含2690张原始标注图片，经过数据增强（亮度、曝光、色相、水平翻转等）后训练集达到13650张图片。

标注类别

数据集规格

• 总图片数：2690张（原始），增强后13650张
• 标注类别：2类（wear / notwear）
• 数据格式：YOLOv8 / YOLOv11 / YOLO26
• 图片尺寸：640×640（预处理统一缩放）
• 数据集大小：约718 MB
• 划分比例：训练集77% / 验证集13% / 测试集10%

适用场景

• 船舶甲板人员PPE合规检测
• 海事作业安全监控系统
• 船员不安全行为识别
• 智能船舶安全预警
• YOLO目标检测模型训练与微调

快速开始

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolo26n.pt')

# 训练
model.train(data='data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# 推理
results = model('ship_deck.jpg')

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