数据集介绍

随着人们对睡眠健康的重视，睡眠监测设备的普及使得佩戴合规性成为一个重要问题。然而，目前大多数设备在佩戴合规性监测方面依赖人工分析，效率低且容易出现错误。因此，我们建立了这个睡眠监测佩戴合规性分类图像数据集，旨在通过机器学习技术提升佩戴合规性的自动识别能力。数据集包含5000张标注图像，涵盖了不同佩戴状态的样本。数据采集采用标准化的睡眠监测设备，确保采集环境统一，减少外部干扰。每张图像经过多轮标注和一致性检查，保证标注的准确性。数据采用JPG格式存储，按类别组织，便于后续的模型训练和评估。