【免费下载】 YOLOv5疲劳驾驶数据集

简介

本仓库提供了一个用于疲劳驾驶检测的YOLOv5数据集。该数据集包含了2914张图片，标签格式为txt格式，适用于训练和验证疲劳驾驶检测模型。数据集的类别包括：闭眼（closed_eye）、闭嘴（closed_mouth）、睁眼（open_eye）和开口（open_mouth）。

数据集结构

• 训练集：2331张图片（80%）
• 验证集：583张图片（20%）

标签格式

每张图片对应的标签文件为txt格式，文件名与图片名相同，仅扩展名不同。标签文件中的每一行代表一个目标框，格式如下：

<类别编号> <中心点x坐标> <中心点y坐标> <宽度> <高度>

• 类别编号：
  • 0: closed_eye
  • 1: closed_mouth
  • 2: open_eye
  • 3: open_mouth

使用说明

1. 下载本仓库中的数据集文件。
2. 将数据集解压到YOLOv5项目的data目录下。
3. 根据需要修改YOLOv5的配置文件，指定数据集路径和类别信息。
4. 运行训练脚本进行模型训练。

注意事项

• 数据集已经按照8:2的比例划分好了训练集和验证集，可以直接使用。
• 请确保在训练前检查数据集的完整性和正确性。

贡献

如果您有任何改进建议或发现了数据集中的问题，欢迎提交Issue或Pull Request。

许可证

本数据集遵循MIT许可证，允许自由使用和分发。