数据集概述
本数据集名为CigDet（香烟检测数据集），专门用于推进香烟检测领域的研究。数据集基于Mendeley Data在线存储库中的吸烟者检测数据集，精选了吸烟类别下的图像，重点关注图像中香烟的存在。数据集包含557张图像，涵盖不同背景和环境条件下的香烟场景，模拟真实世界香烟检测任务的复杂性。所有图像均使用LabelImg工具按照YOLO格式进行精确标注，仅标注图像中的香烟实例。数据集被划分为训练集（446张图像）和测试集（111张图像），以支持模型训练和性能评估。
文件详解
- 主数据集文件
- 文件名称：CigDet_dataset.zip
- 文件格式：ZIP压缩文件
- 字段映射介绍：压缩包内包含557张香烟检测图像及其对应的YOLO格式标注文件，图像涵盖多种场景和背景条件下的香烟实例。
数据来源
Mendeley Data在线存储库（基于作者前期工作的吸烟者检测数据集）
适用场景
- 目标检测模型训练：用于训练和验证基于深度学习的香烟检测模型，特别是YOLO系列算法。
- 计算机视觉研究：研究在复杂背景和环境条件下的小目标检测技术。
- 智能监控系统开发：为公共场所的吸烟行为自动检测系统提供训练数据。
- 图像识别算法评估：评估不同目标检测算法在香烟识别任务上的性能表现。
- 真实场景模拟测试：测试模型在不同光照、角度和遮挡条件下的鲁棒性。
