DFireDataset

现成火焰烟雾标注图，直接训 YOLO 做火情检测

开源 free 数据集
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GitHub 星标 ★ 468
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类数据集
开发团队gaia-solutions-on-demand
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/gaia-solutions-on-demand/DFireDataset
定价模式free
价格说明开源数据集，免费使用
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,dataset,fire-detection,smoke-detection,yolo
GitHub 星标★ 468
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2019-08-14 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-19
浏览次数0

项目介绍

DFireDataset 是一个面向火灾与烟雾检测的开源图像数据集，主要解决计算机视觉领域缺乏高质量火焰烟雾标注数据的问题。项目提供已标注的图像样本，覆盖不同光照、背景和火情规模，可直接用于训练和评估目标检测模型。核心能力包括：提供带边界框标注的火灾/烟雾图片，兼容 YOLO 等主流检测框架的数据格式，配套 Python 脚本便于数据加载与格式转换。它适合作为火灾预警、视频监控、边缘设备部署等研究的基准数据，帮助研究者和开发者快速搭建火焰烟雾检测原型，减少自行采集标注的成本。

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 提供带边界框标注的火焰与烟雾图像，开箱即用
  • 数据格式兼容 YOLO 系列检测框架，便于快速训练
  • 覆盖多种场景与光照条件，适合做基准评测

不足之处

  • 数据集规模与类别多样性有限，复杂场景泛化能力待验证
  • 仅提供数据与脚本，缺少配套训练基线或预训练模型

适用场景

  • 森林/建筑火灾早期烟雾视觉预警研究
  • 安防监控视频中的火焰烟雾实时检测模型训练
  • 边缘设备上轻量级火灾检测算法的基准评测

替代项目

FIRE-DET、Roboflow Fire and Smoke Dataset

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