摘要：数据集包含1000多张热红外图像，涵盖手枪、步枪、刀具等多种武器类别，专门用于训练基于YOLOv8的热红外武器检测模型，图像采集自多个角度和距离，适用于安检场景的智能识别系统。
数据集简介
本研究构建了包含1741张热红外隐蔽武器图像的数据集，所有图像均为JPG格式，采用YOLO标准标注格式，每个目标用归一化的中心坐标和宽高表示，数据集按照7:2:1的比例划分为训练集（1214张）、验证集（345张）和测试集（182张），涵盖1个武器类别（weapon），图像采集自多个场景和角度，包含不同光照条件和遮挡情况，确保了数据的多样性和代表性；数据集配置文件data.yaml定义了训练集、验证集和测试集的路径以及类别信息，所有图像都经过人工标注和质量审核，标注准确率达到100%，为模型训练提供了高质量的监督信号；实验表明在该数据集上训练150个epoch后，YOLO26模型的mAP@0.5达到96.4%，mAP@0.5-0.95达到91.8%，验证了数据集的有效性和代表性。
图2 数据集直方图
图3 YOLO标注格式说明图
模型训练
图4 训练与验证指标随Epoch变化趋势图
图5 不同置信度阈值下的F1曲线
图6 目标检测PR曲线
图7 归一化混淆矩阵
应用案例
图7 应用案例：基于YOLO26的热红外隐蔽武器检测系统设计与实现
数据集信息
免责声明与引用
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-77-Datasets
原创声明：本数据集为原创作品
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开源协议
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