1.引言
针对目标检测任务----检测安全帽，各类帽子等，构建了完整的数据集，手工标准，yolov5，或者其他类型的模型，拿来即用！
2.当前开源数据集问题
1.现如今，很多大学生的课设，毕设为目标检测任务2.然而合理的数据集太少3.多尺度的数据集，以及复杂场景的数据集用来训练和检测，无疑给目标检测任务带来苦难！4.课设/毕设工作量太少5.模型检测效果不理想
3.解决思路
1.增加课设/毕设工作量2.利用目标检测领域常见的提升指标方法3.标记对应的数据集（还不够）4.标记特征相似的目标（例如：你的检测是安全帽，然而你检测了普通帽子，都被当成鸭舌帽了) 此时通过合理的数据标记，可以很好的提升模型对特征的学习
多类别帽子数据集的构建
手工标注，有偿类别：自行车安全帽摩托车安全帽电动车安全帽鸭舌帽针织，编织帽 即 **hat （严谨一下）**卫衣帽 羽绒服帽
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