目标检测-打架检测数据集-1000张图-+对应VOC-COCO-YOLO三种格式标签+数据集划分脚本

● 数据集介绍：打架检测数据集，真实监控场景高质量打架图片数据，涉及场景丰富，比如街道场景打架数据、酒吧场景打架数据、商店场景打架数据、公交车场景打架数据、监狱场景打架数据、空旷地打架数据、两人打架数据、多人群殴数据等。数据标签包括 fight 打架 一个类别； ● 适用实际项目应用：监控场景下打架检测项目，以及作为监控场景通用打架检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ ### 目标检测-打架检测数据集概述 #### 数据集特点 此打架检测数据集包含1000张高质量的真实监控场景图像，旨在为打架行为的自动检测与识别提供宝贵的训练资源。数据集覆盖了多样化的环境背景，例如街道、酒吧、商店、公交车、监狱、空旷地等多个具体场景，并涵盖了不同人数参与的打架行为（两人打架或多人群殴），从而确保模型能够在各种复杂环境下准确识别打架事件。 #### 应用场景 该数据集主要适用于监控场景下的打架行为检测项目，可以有效辅助安防系统快速响应暴力冲突事件。此外，它还可以作为其他通用打架检测数据集的重要补充，帮助研究人员或开发者进一步提升模型的泛化能力。 #### 标注详情 所有图像均采用`labelimg`标注工具进行了精心标注，确保了标注的准确性与一致性。数据集提供了三种常见的目标检测数据格式： 1. **VOC（XML）**：这是计算机视觉领域最常用的格式之一，适用于多种目标检测框架。 2. **COCO（JSON）**：COCO格式通常用于包含多个类别的大规模数据集，但在此数据集中仅包含“fight”这一类别。 3. **YOLO（TXT）**：YOLO格式以其简洁高效而闻名，非常适合实时目标检测任务。 这些多样化的格式选项使得数据集能够直接应用于YOLO系列等先进的目标检测算法中，无需额外的数据转换工作。 #### 训练支持 为了方便用户快速上手，数据集还附带了YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，支持GPU、CPU及Mac（M芯片）等多种计算平台。这意味着无论是高性能服务器还是个人电脑，用户都可以轻松开始模型训练过程。此外，作者还分享了自己的训练日志，为用户提供了一个参考基准，有助于评估训练进度和性能指标。 ### 数据集获取方式 由于数据集体积较大（超过1GB），发布者选择将其托管在百度网盘中。通过提供的链接和提取码，用户可以下载到一个PDF文档，其中包含了数据集的基本情况介绍以及获取完整数据集的具体步骤。 #### 下载链接 - **链接**: [https://pan.baidu.com/s/1nl4BSfHSM6PsEAfI3gUZWw](https://pan.baidu.com/s/1nl4BSfHSM6PsEAfI3gUZWw) - **提取码**: 6666 ### 总结 总体而言，这个打架检测数据集不仅涵盖了丰富的监控场景，而且提供了多样化的标注格式和支持多种计算平台的训练脚本，为研究者和开发人员提供了全面的支持。无论是在学术研究还是实际项目中，该数据集都能够发挥重要作用，助力提升打架检测系统的准确性和响应速度。对于那些致力于开发更智能、更安全的城市监控系统的团队来说，这是一个不可多得的宝贵资源。