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该数据集，FlickrLogos-32_dataset_v2.txt，包含Flickr标志的图像。

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简介：
该数据集，位于http://www.multimedia-computing.de/flickrlogos/#precomputed商标数据集，包含32个不同类型的商标，总大小为3.13GB，并通过百度云提供了压缩文件的共享链接。

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  • Yolov5-适用于中国的交通标志数据集（包含图像及标签）
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    本资料集合成了专为中国交通环境设计的标记图片和详细标签，兼容YOLOv5模型，助力于提高中国道路交通标志识别系统的准确性和效率。 交通标志是引导汽车行驶的重要信息之一，在自主驾驶与智能交通系统的发展过程中扮演着关键角色。为了推动这一领域的研究进展，构建一个包含大量样例及多种类别属性的交通标志数据集至关重要。该数据集中包括训练样本和验证样本两部分，涵盖58种不同的交通标志类型。具体而言，训练集合包含了超过4000张图片及其对应的标签信息；而验证集合则由1994张图像组成，并附带相应的标注说明。 这样的数据资源可以直接应用于YOLOv5模型的训练过程中，以提升其在识别各类复杂道路交通标识方面的性能表现。该数据集源自TSRD项目，其中各项内容已被作者预先分类整理完毕并提供给研究者使用。
     
  • 交通标志识别数据集-含1500张JPEG图像
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    本数据集包含1500张JPEG格式的交通标志图片，旨在促进智能驾驶系统中对各类交通标识的有效识别和理解研究。 交通标志检测数据集包含1500个jpg图片，适用于YOLO系列、SSD及Faster R-CNN系列目标检测算法的训练。
     
  • 实拍交通标志数据集展示——包含550张标注图片及txt/xml文件
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    本数据集提供了550张经过精细标注的交通标志图像及其对应txt和xml格式的标签文件，适用于训练机器学习模型识别各种道路标识。 本数据集包含550张实拍交通标志图片，并已进行详细标注（提供txt/xml版本）。该集合包括三种类型的标志：停止、提示和等待。此数据集专为YOLO系统算法设计，内部已经将txt与xml信息转换完毕，方便用户根据个人需求选择使用。此外，由于这些图像大多来自真实场景拍摄且精度较高，并经过本人亲自训练，在进行100轮迭代后检测准确率可达98%。
     
  • 目标检测与交通标志检测：包含614张图像及标签的多类别数据集
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    本数据集专注于目标检测与交通标志识别，含614幅标记图片和多元类目标签，旨在促进相关算法的研究与发展。 1. 提供了一个交通标志数据集，适合初学者使用。 2. 该数据集中包含了多种类型的交通标志，并以PASCAL VOC格式进行标注，适用于简单的目标检测任务。 3. 这个数据库专为交通标志的目标检测设计。 4. 对于一般的目标检测而言，建议至少拥有数千乃至上万个样本的数据集，因为相较于较小规模的数据集，这样的数据量通常能获得更好的效果。 5. 目前上传了包含614张图片及其对应标签的完整数据集。 6. 数据集可以根据需要进行扩充。如果您希望定制或获取经过增强处理后的更大规模数据集，请直接联系我。 7. 可以通过多种方法来扩展和加强数据，例如使用模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移及镜像等变换技术，或者采用基于深度学习的SRGAN技术进行图像增强。此外还提供了一套经过扩充处理后的2163张图片的数据集。
     
  • ImageNet图像数据集.TXT
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    ImageNet是一个庞大的图像数据库，包含超过数百万张图片，被广泛应用于计算机视觉和人工智能领域，尤其是对于深度学习模型的训练和评估至关重要。 2012年，深度学习领域的著名学者Hinton发表的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》在计算机视觉领域引发了一场“革命”。这项研究基于庞大的ImageNet数据集进行。该数据集中包含超过1400万张图片，并涵盖了大约2万个类别；其中约有百万级别的图片被明确标注了类别和图像中物体的位置信息，具体统计数据如下：非空synsets总数为21841个，总图片数量达到14,197,122幅。带有边界框注释的图片数为1,034,908张；有SIFT特征标注的类别（synsets）共有1000种，而拥有SIFT特征的图像则多达约120万张。
     
  • 5000+图片的摔倒检测数据集，包含xml和txt标签
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    这是一个包含了超过5000张图片的摔倒检测数据集，每一张图片都详细标注了XML及TXT格式的标签信息，旨在促进跌倒事件自动识别技术的发展与应用。 摔倒检测数据集包含5000多张图片及其对应的xml和txt标签文件。
     
  • 包含5000+图片及xml、txt标签的摔倒检测数据集
    优质
    这是一个庞大的摔倒检测数据集，内含超过5000张图片以及对应的XML和TXT格式标签文件，为研究与开发跌倒检测系统提供了宝贵资源。 提供包含5000多张图片及xml、txt标签的摔倒检测数据集，适用于YOLO等模型进行训练与检测。
     
  • 中国交通标志图像数据集（约6000张）
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    本数据集包含约6000张中国交通标志图片，旨在促进智能驾驶与交通安全研究，涵盖各类常见及特殊交通标志。 数据集包含58个类别的5998张交通标志图像。每一张图像是单个交通标志的放大视图。文件注释提供了每个图片的相关属性（包括文件名、宽度、高度）以及在该类别中所对应的交通标志坐标信息。标签文件以annotations.csv格式呈现，具体包含如下字段：file_name表示含有特定交通标志的图像名称；width和height分别代表图片的宽高尺寸；x1与y1为边界矩形左上角点的X、Y坐标值；x2与y2则是右下角对应坐标的数值。最后category则标识了该图所属的具体交通标志类别。