车辆重识别数据集：Vehicle Re-ID 数据集合 коллекция-ITADN社区

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车辆重识别数据集（Vehicle Re-ID）提供了一个大规模、多样化的车辆图像库，用于研究跨摄像头追踪车辆的技术挑战。该数据集合包含了丰富的真实世界场景下的车辆图片和相关信息，旨在推动车辆再识别领域的技术发展与应用创新。 Vehicles识别数据集目录内容如下： 1. image_query/：该文件夹包含1678张用于查询的图像。 2. image_test/：该文件夹包含11579张测试用图像。 3. image_train/：该文件夹包含37778张训练用图像。 4. name_query.txt：此文件列出了所有查询图片的名字。 5. name_test.txt：此文件列出所有测试图片的名字。 6. name_train.txt：此文件列出所有用于训练的图片名字。 7. test_track.txt：记录了所有的测试轨迹。每个轨迹包含大约六张同一车辆的不同拍摄图像。

车辆Re-ID角度分类数据集

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本数据集专注于车辆重新识别（Re-ID）中的角度问题，提供了大量不同视角下的车辆图像，旨在推动跨摄像头追踪技术的发展。不同方向成对图像拼接（保持车ID不变）可以用于一般用途，并作为数据增强的数据集来生成不同角度的图像。利用GAN网络能够进一步处理这些图像。

车辆识别数据集合.zip

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本资料集为《车辆识别数据集合》，包含多种车型在不同环境下的图像和标注信息，旨在促进自动驾驶与交通监控技术的研究与发展。车辆识别数据集.zip

Vehicle_reID-Collection：车辆重新识别文件及数据集合集

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Vehicle_reID-Collection是一份全面的车辆再识别资源库，包含多种车型、颜色和视角的数据集，旨在促进车辆重识别技术的研究与应用。车辆再识别（Vehicle Re-Identification, 简称Vehicle re-ID）是一项重要的计算机视觉技术，它涉及从不同视角或摄像头捕获的图像中识别特定车辆。在名为Vehicle_reID-Collection的数据集中，研究人员可以访问一个包含多个相关数据集、论文、工具和资源的综合资料库。这些集合通常包括多种场景和条件下的车辆图像，用于训练和测试re-ID模型。它们可能涵盖不同类型的车辆、光照条件变化、角度变换以及遮挡情况等复杂环境因素。例如，PKU-VEHI 和 VeRi-776 等知名数据集可能会被包含在内。 Vehicle re-ID 在深度学习领域中是一个应用卷积神经网络（CNN）的分支。通过训练模型来提取车辆特征表示，从而实现跨摄像头匹配。常用的方法包括全局和局部特征提取、两阶段方法（即先检测再识别）、以及联合学习等技术。 AwesomeLists 标签表明这个资源集合受到社区广泛认可，并可能收录了一些顶级会议如CVPR上发表的优秀论文。这些论文涵盖了最新的研究进展，例如利用注意力机制增强特征选择能力，使用生成对抗网络(GAN)增加数据多样性或通过多模态融合提高识别准确性等。 VeRI 和 VERI776 标签分别指向两个具体的车辆re-ID 数据集。其中 VeRI 提供了一个具有挑战性的实际拍摄图像集合；而VERI776则可能包含超过 700 种不同类型的细粒度数据，其在种类、视角变化和光照条件等方面都有较大难度。开发和研究过程中，Vehicle_reID-Collection-master 压缩包可能会提供源代码、预处理脚本、模型权重文件以及训练测试脚本等资源。这些工具方便用户复现研究成果或构建自己的解决方案，并且也可能包含一些基准测试及评估指标如平均精度均值（mAP）和识别准确率，用于衡量模型性能。 Vehicle_reID-Collection 提供了一个全面的平台帮助研究人员深入理解车辆re-ID问题、探索新的算法和技术并推动该领域进步。对于希望在这个方向进行研究的人来说，这是一份宝贵的参考资料。

VeRi.zip（车辆识别数据集）

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VeRi.zip包含了一个专为车辆再识别设计的数据集，内含大量校园和城市环境中车辆的图片及标注信息，旨在促进计算机视觉领域中关于车辆识别的研究与应用。 VeRi.zip（Vehicles识别数据集）

UIUC车辆识别数据集

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UIUC车辆识别数据集是由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校提供的大规模图像数据库，主要用于研究和开发先进的车辆检测与分类技术。该数据集包含了多种类型、视角及光照条件下的车辆图片，为科研人员提供了宝贵的实验资源。数据集中包含用于评估目标检测算法的汽车侧视图图像。这些图像是由Shivani Agarwal、Aatif Awan 和 Dan Roth 在 UIUC 收集并整理的，并在相关论文实验中使用。所有汽车图片均为灰度图像，原始格式为 PGM，共有 1328 张图片。数据说明： - 数据集中包含以下内容： - 训练图像共1050张（其中550张是汽车图像，另外500张是非汽车图像）。 - 单比例测试图像有170张，其中包括大约与训练集中的汽车大小相同的200张图片。 - 多尺度测试图像是指包含不同尺寸的139辆汽车的108张图片。评估文件提供了用于评价各种算法的标准方法。

BITviehcle车辆识别数据集

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BITvihecle车辆识别数据集是由北京理工大学开发的一个大规模车辆图像数据库，旨在推动无人驾驶和智能交通系统中的车辆识别技术发展。该数据集包含了多种类型、视角及环境下的高质量车辆图片，并提供了详细的标注信息，适用于训练与评估先进的计算机视觉算法。这是车辆识别常用的数据集之一。原始数据只有mat标签文件，并无xml格式的文件。我已将这些数据按VOC格式转换为xml文件，共有9850张图片，按照8:2的比例划分了训练集与测试集。希望这对您有所帮助。该数据集中包含六种车型标签：Bus、Truck、SUV、Microbus、Sedan和Minivan。由于文件过大，无法直接上传xml文件，请理解。

车辆类别识别VOC数据集

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车辆类别识别VOC数据集是一个包含多种车辆图像的数据集合，旨在促进物体检测和分类的研究。该数据集为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和评估算法在不同类型的车辆识别上的性能。我整理了一个车辆类型的数据集，包含1500张图片，并分为7个类别：Bus、Car、SportsCar、MicroBus、Truck、SUV 和 Jeep。该数据集采用VOC格式，并使用LabelImg工具进行标注，可以转换为TFRecord格式的数据集。

车辆牌照识别数据集

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本数据集专注于收集和整理各种车辆牌照图像样本，旨在为车牌识别技术的研究与应用提供高质量的数据支持。适用于车辆检测动态开发车牌识别系统的实用数据集包含的是经过灰度化处理后的彩色图像。

Vehicle Rear Light Data: 车辆尾灯检测与信号识别数据集

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本数据集包含车辆尾灯检测与信号识别的相关信息，旨在为自动驾驶及智能交通系统提供可靠的训练和测试资源。我们工作的数据集包括基于视觉的分层结构用于自动前车尾灯检测和信号识别的数据。该数据集包含多个由车载摄像头录制的视频，在台北拍摄完成，并在多种天气或光照条件下进行录制，以供实验比较。场景分类如下： - 多云：文件名有PPG00(164-169).mov、PPG00(696-700).mov和EMG00030.mov - 雨天：文件名为IMG_6052-1.mov - 晚上：文件名有EMG00(023-031).mov 录制的视频帧包含以下实时信息： - 坐标（纬度，经度） - 速度（公里/小时） - 时间戳记如果在工作中使用此数据集，请引用以下参考资料：Cui, Z., Yang, SW, & Tsai, HM (2015, September). A vision-based hierarchical framework for auton

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