热成像隐藏武器检测与分割数据集

摘要：该数据集包含1741张热红外武器图像，按约7:2:1划分为训练集、验证集和测试集，采用YOLO归一化多边形格式标注，覆盖不同携带方式、遮挡程度及环境条件。

数据集简介

本研究构建了包含1741张热红外图像的隐藏武器检测数据集，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），所有图像均标注了武器目标的精确多边形分割掩膜，采用YOLO标准格式（归一化坐标）存储，覆盖了不同携带方式、遮挡程度和环境条件下的热红外武器图像，为模型训练和性能评估提供了高质量的标注数据。

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

• 案例1：基于YOLO26的热成像隐藏武器检测与分割系统设计与实现

图7 应用案例：基于YOLO26的热成像隐藏武器检测与分割系统设计与实现

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-78-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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