add hat detect

README.md

 # YOLO V3
-物体检测，包括手部检测、人脸检测、人检测，因为数据集的独立所以分别为3个独立模型。  
+物体检测，包括手部检测、人脸检测、人检测、安全帽检测，因为数据集的独立所以分别为4个独立模型。  
 
 ## 项目介绍    
 ### 1、手部检测  
@@ -19,6 +19,11 @@
 * 视频示例：     
 ![videoPerson](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/person.gif)      
 
+### 4、安全帽检测    
+安全帽检测示例如下 ：      
+* 视频示例：   ![videoHat](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/hat.gif)      
+
+
 ## 项目配置  
 * 作者开发环境：  
 * Python 3.7  
@@ -49,6 +54,10 @@ Year = {2016}}
 该项目采用的是开源数据集 COCO ，其地址为 https://cocodataset.org/   
 * [该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: ilv9 )](https://pan.baidu.com/s/1Y1LA8Coc902zrDgmVqAU3A)      
 
+### 4、安全帽检测数据集     
+该项目采用的是数据集 VOC2028 ，其地址为 https://github.com/njvisionpower/Safety-Helmet-Wearing-Dataset     
+* [该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: y694 )](https://pan.baidu.com/s/1m1ysN5r0wYlIUY6FW1XkHg)      
+
 ### 数据格式  
 size是全图分辨率， (x，y) 是目标物体中心对于全图的归一化坐标，w,h是目标物体边界框对于全图的归一化宽、高。   
 
@@ -78,6 +87,8 @@ h = h*dh
 ### 3、人检测预训练模型    
 * [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: ise9 )](https://pan.baidu.com/s/1mxiI-tOpE3sU-9TVPJmPWw)     
 
+### 4、安全帽检测预训练模型    
+* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password:  )]()     
 
 ## 项目使用方法     
 

show_yolo_anno.py

@@ -15,8 +15,11 @@ if __name__ == "__main__":
     # path='./yolo_widerface_open_train/anno/train.txt'
     # path_voc_names = './cfg/face.names'
 
-    path='./yolo_person_train/anno/train.txt'
-    path_voc_names = './cfg/person.names'
+    # path='./yolo_person_train/anno/train.txt'
+    # path_voc_names = './cfg/person.names'
+
+    path='./yolo_helmet_train/anno/train.txt'
+    path_voc_names = './cfg/helmet.names'
 
     with open(path_voc_names, 'r') as f:
         label_map = f.readlines()