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跌倒检测数据集

最初，我从各种来源收集了图像，并使用两个图像和标签目录创建了我们自己的自定义跌倒检测数据集。图像目录包含两个子目录：train（374 张图像），用于训练；Val（111 张图像），用于验证。Labels 目录由两个子目录 train 和 Val 组成，在此目录中，我们有带有该特定图像标签的文本文件。 为了获取图像的标签，我使用了makesense.ai网站，我最初在该网站上上传了图像并创建了标签，在我们的例子中，标签是Fall Detected, Walking, Sitting。上传图像后，我为人体图像制作了边界框，并为该边界框分配了相应的标签。 紫色——检测到跌倒 蓝色——行走 绿色——坐着 为每个图像创建边界框后，我们最终获得与图像文件名相对应的标签文件，其中包含该特定图像的 1 个类标签和 4 个边界框值