随着社会经济的高速发展，工业、企业园区，住宅日益增多，存在一些消防安全隐患，导致火灾事故屡屡发生。
针对住宅，工业园区，森林，加油站等室内外场景，深入了解，并通过目标检测算法，在图像中自动标注疑似烟雾、火焰，实现机器智能值守，具有重大意义。
运行环境是pytorch1.81 gpu，可以在免费云gpu上直接运行，一共三个压缩包
yolov5.zip.mp4(源码和运行配置word)
fire_smoke_labels.zip.mp4(数据集的标签文件)
small_dataset.zip.mp4(数据集图片烟雾和火焰分别标注2类，一共2000张)
因为网络问题无法上传zip文件
需要把.mp4后缀去掉改为zip文件才能打开。
云注册地址
https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link
具体云gpu环境配置看word文档。
1环境安装
2安装wandb及训练，安装wandb具体细节可以查csdn上的教程。
3 训练后的map@0.5大概55多
加大训练批次还能继续提升。
4推断视频
5运行结果
三个下载链接
数据集标签fire_smoke_labels.zip.mp4
转载：https://blog.csdn.net/qq_34351067/article/details/115704848
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