目标检测数据集（YOLOV5目录格式）：适用于智能小车赛道自动驾驶及交通指示牌的八类目标检测数据集

简介：
本数据集专为智能小赛车道设计，包含八种类别的目标检测样本，旨在提升自动驾驶与交通标志识别精度，兼容YOLOv5模型训练需求。 项目包括智能小车赛道自动驾驶及交通指示牌目标检测数据集（8类别），该数据集按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用于目标检测任务而无需额外处理。 图像分辨率为200*120的RGB图片，包含赛道上常见的各种交通指示牌，旨在支持智能小车的自动驾驶功能。这些指示牌包括左转、右转、红灯、绿灯和人行道等8类别的标识。 数据集总大小为11MB，并且分为训练集和测试集两部分： - 训练集中包含901张图片及对应的标签txt文件。 - 测试集中则有225张图片及其相应的标签txt文件。 此外，还提供了一份检测类别字典的.txt格式文件以方便查看。为了更好地展示数据内容，项目中还包括一个可视化.py脚本，可以随机选取一张图像进行边界框绘制，并保存到当前目录下。此脚本无需修改即可直接运行。