本数据集面向安防监控场景，涵盖剪刀、刀具、锤子、手、撬棍、枪械、戴口罩人员等8类目标，适用于安检与公共安全检测。

数据集概览

数据集名称：危险刀具工具检测数据集
任务类型：目标检测
图像总数：3,054 张
标注类别：8 类
标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / RT-DETR
数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含8个检测类别，各类别标注分布如下：

Scissor（剪刀）
Knife（利刃）
Hammer（铁锤）
Hand（手势）
Crowbar（撬棍）
Gun（枪）
Person_with_mask
Person（人）

技术规格

标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. **目标检测模型训练**：使用本数据集训练目标检测模型，实现各类目标的自动识别与分类
2. **算法研究**：作为目标检测算法的基准数据集，用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**：支持智能检测系统的开发与部署
4. **教学与科研**：适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践