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车辆、行人及自行车数据集

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简介:
本数据集包含丰富多样的车辆、行人和自行车图像,适用于各类交通场景识别与分析研究。 该数据集包含汽车、行人及自行车的图像及其对应的标签文件。整个数据集分为两个主要部分:JPEGImages 和 Annotations。 在 JPEGImages 文件夹中包括了6000张不同场景下的高质量图片,涵盖了各种环境中的车辆、行人和自行车等元素;而Annotations 文件夹则有相应的 6000 张 XML 标注文件,这些标注数据是通过 labelimg 软件进行人工标记的。 此数据集具有广泛的代表性,并且经过精心挑选以确保其适用性。它不仅能够作为汽车、行人和自行车检测任务的基础模板使用,还可以根据特定应用场景的需求加入额外的数据来进一步优化模型性能。这大大节省了用户在收集图像资源以及手动标注工作上的时间和精力,使得研究人员可以直接进入工程化应用阶段进行深入研究或开发相关项目。

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客服
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    本数据集包含丰富多样的车辆、行人和自行车图像,适用于各类交通场景识别与分析研究。 该数据集包含汽车、行人及自行车的图像及其对应的标签文件。整个数据集分为两个主要部分:JPEGImages 和 Annotations。 在 JPEGImages 文件夹中包括了6000张不同场景下的高质量图片,涵盖了各种环境中的车辆、行人和自行车等元素;而Annotations 文件夹则有相应的 6000 张 XML 标注文件,这些标注数据是通过 labelimg 软件进行人工标记的。 此数据集具有广泛的代表性,并且经过精心挑选以确保其适用性。它不仅能够作为汽车、行人和自行车检测任务的基础模板使用,还可以根据特定应用场景的需求加入额外的数据来进一步优化模型性能。这大大节省了用户在收集图像资源以及手动标注工作上的时间和精力,使得研究人员可以直接进入工程化应用阶段进行深入研究或开发相关项目。
  • YOLOv7检测训练模型+5000检测
    优质
    简介:本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型,并包含一个涵盖5000个样本的数据集,适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发,并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片,标签格式为txt和xml两种文件类型,分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个:person(行人)和car(车辆)。经过充分训练后,模型达到了90%以上的mAP值,并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现,所有代码均为Python编写。
  • YOLO识别
    优质
    YOLO车辆与行人识别数据集是一个大规模标注的数据集合,专为训练和测试物体检测算法设计,涵盖各种交通环境下的车辆及行人图像。 YOLO车辆行人识别数据集包含两个目标类别:person和car。该数据集中共有5000多张图片用于行人与车辆的检测任务,标签格式有txt和xml两种版本,并分别保存在不同的文件夹内。 关于数据集的具体内容及使用情况可以参考相关文章介绍。
  • VOC VOC_person_car-dataset.zip
    优质
    VOC行人与车辆数据集提供了丰富的标注图像,涵盖行人和车辆两类对象,适用于目标检测研究及竞赛,促进智能交通系统的发展。下载地址:VOC_person_car-dataset.zip VOC行人车辆数据集是从VOC数据集中提取出来的,可用于进行行人和车辆的检测。该数据集包含15454个样本,标签格式为txt和xml文件。类别包括person和car。
  • Yolov5 检测 bicycle_VOCtrainval2012-.rar
    优质
    本资源包含YOLOv5训练所需的自行车检测数据集,格式为VOC,适用于物体识别任务,助力模型精度提升。 使用YOLOv5进行自行车目标检测的数据集包含类别名为bicycle的标签。这些数据是从VOCtrainva2012数据集中提取出来的,并且提供了txt和xml两种格式的标签文件。
  • 业级别的
    优质
    本数据集包含丰富的行业级车牌车辆信息,涵盖多种车型及车牌样式,适用于训练高精度识别算法。 车辆、车牌、反光衣、安全帽等行业级别的数据集可用于商业算法训练。这些数据集涵盖了公路、高速路、服务区、停车区、园区及闸口和社区路口等多种实际场景的拍摄需求,并且包含大量图像,适合用于各类应用场景的数据分析与模型训练。
  • YOLO四类识别
    优质
    简介:该数据集专为车辆及行人类别的检测设计,涵盖多种交通场景下的图像标注信息,旨在提升基于YOLO算法的目标识别精度。 YOLO车辆行人四类别识别数据集包含四个目标类别:person、car、bus 和 truck。该数据集中有4000多张用于检测行人的图片以及车辆的图片,标签格式为txt和xml两种,分别保存在两个不同的文件夹中。 数据集及检测结果参考相关博客文章的内容描述了YOLO模型在这套数据集上的应用情况。
  • 共享
    优质
    自行车共享数据集是一系列记录了城市中自行车共享系统使用情况的数据集合,包括骑行时间、起点终点位置及天气状况等信息,为研究者提供分析共享单车使用模式和优化服务布局的重要资源。 该数据集包含了2017年8月上海地区摩拜单车的共享单车使用情况,可用于大数据实验分析及研究。
  • 摩托头盔监测
    优质
    该数据集包含丰富的摩托车和自行车头盔使用情况的监测记录,旨在研究道路安全、提升骑行者保护措施。 摩托(包含自行车)头盔监测数据集包含了499张骑行状态下的头盔图片。