Advertisement

基于Yolov5的交通标志牌识别项目（采用TT100K数据集）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目基于YOLOv5框架，利用TT100K数据集训练模型，实现对各类交通标志牌的高效精准识别。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多个领域的技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术的项目代码。 【项目质量】：所有提供的源码经过严格测试，确保可以直接运行，并且在确认功能正常后才会上传。 【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计、课程作业、大作业以及工程实训等初期项目的立项工作。 【附加价值】：项目代码具有较高的参考和借鉴价值，可以直接修改复刻使用。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在此基础上进行二次开发以实现更多功能是十分便利的。 【沟通交流】：如果有任何关于使用的疑问，请随时与博主联系，博主会及时给予解答。我们鼓励下载并使用这些资源，并且欢迎大家一起学习和共同进步。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Yolov5的交通标志牌识别项目（采用TT100K数据集）.zip
    优质
    本项目基于YOLOv5框架，利用TT100K数据集训练模型，实现对各类交通标志牌的高效精准识别。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多个领域的技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术的项目代码。 【项目质量】：所有提供的源码经过严格测试，确保可以直接运行，并且在确认功能正常后才会上传。 【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计、课程作业、大作业以及工程实训等初期项目的立项工作。 【附加价值】：项目代码具有较高的参考和借鉴价值，可以直接修改复刻使用。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在此基础上进行二次开发以实现更多功能是十分便利的。 【沟通交流】：如果有任何关于使用的疑问，请随时与博主联系，博主会及时给予解答。我们鼓励下载并使用这些资源，并且欢迎大家一起学习和共同进步。
     
  • 基于Yolov5的交通标志识别项目，采用TT100K数据集（yolov5-tt100k.zip）
    优质
    本项目运用YOLOv5模型进行交通标志识别，使用TT100K数据集优化训练参数，致力于提升智能驾驶系统的安全性与可靠性。模型代码和训练文件以yolov5-tt100k.zip形式提供下载。 基于Yolov5的交通标志识别项目使用了TT100K数据集，并采用了yolov5-tt100k版本进行开发。
     
  • YOLOV5交通标志识别代码及含6105张标注图片的数据集TT100K
    优质
    简介：此项目提供基于YOLOv5框架的交通标志识别源代码和一个包含6,105张标注图像的数据集TT100K，旨在促进智能驾驶系统中物体检测技术的研究与应用。 数据集文件较大，请通过私信方式发送。
     
  • 基于CNN的智慧交通项目实践：利用GTSRB数据集识别交通标志
    优质
    本智慧交通项目采用卷积神经网络（CNN）技术，通过分析德国交通标志识别数据集（GTSRB），实现对复杂道路交通标志的有效识别。 在进行人工智能项目实践中的数据增强部分，特别是针对交通标志检测的FlexibleCP策略与YOLOv3格式的数据集整合过程中，我们的工作流程如下： 1. **格式转换**：首先使用`./until/transfer_format.py`脚本中定义的_to_jing函数将yolov3格式的数据集（dataTest）转换为我们自定义的jing格式数据集(dataTest_jing)。 2. **目标裁剪**：随后执行目标裁剪操作，以进一步优化我们的训练模型性能。所有增强步骤均基于自定义的数据集格式进行。 以上就是主要的操作流程概述。
     
  • 基于YOLOv5的Python交通标志识别系统
    优质
    本项目开发了一个基于YOLOv5框架的Python程序，专门用于识别各种复杂环境下的交通标志，提高驾驶安全性和道路效率。 1. 首先有一个focus层，它会对输入的图片进行切片处理，并减少特征图尺寸同时增加通道数量，这样可以加快后续计算的速度。 2. 在构建模型（parse_model）时，在yolo.py文件中使用一个数组(ch)来存储每层输出的通道数。这样做便于在需要连接(concatenate)的时候轻松确定concatenate后输出的总通道数。 3. 对于除了最后一层预测层之外的所有其他层级，都需要检查其output channel是否为8的倍数，以确保后续进行concatenate操作时不会出现问题。 4. common.py文件中包含各种基本构建模块（basic block），包括但不限于bottleneck、CSP和concatenate等层。此外还有transformer等高级组件。首先需要导入相关模块：
     
  • 基于Yolov5的交通标志检测及预训练的道路指示牌识别模型与数据集
    优质
    本研究开发了一种基于Yolov5的交通标志检测模型，并创建了道路指示牌专用的数据集。通过引入预训练技术，提高了模型在复杂场景下的识别精度和速度。 使用YOLOv5进行道路标志检测的项目包括训练好的玩手机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在道路指示牌识别数据集上进行了训练，并包含四个目标类别：trafficlight（交通灯）、speedlimit（限速标识）、crosswalk（人行横道）和stop（停止）。此外，还提供了一个PyQt界面。 该数据集的标签格式包括txt文件和xml文件两种形式，分别保存在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架，并使用Python编写代码。
     
  • 基于GTSRB数据集的CNN交通标志识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）模型，有效提高了复杂环境下的交通标志识别精度和速度。 基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别方法研究。
     
  • YOLOV5交通标志识别数据集+代码+模型+教程视频
    优质
    本资源提供YOLOv5交通标志识别的数据集、完整代码及预训练模型，并附有详细教程视频。 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直是一个热点研究问题，并且不断有改进的优化算法被提出。我们使用YOLOV5算法对[CCTSDB]数据集进行交通标志识别，该数据集由中国长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队创建完成。目前的数据标注包括指示标志、禁止标志和警告标志三大类。
     
  • 基于卷积神经网络的交通标志识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量用于训练和测试的交通标志图像，采用卷积神经网络技术进行高效准确的交通标志识别，助力智能驾驶系统开发。 文件中的代码有些是ipynb格式的，在将其转换为py文件时，请按照以下步骤操作：首先通过命令行安装jupyter插件，输入pip install jupyter；然后按Win+R打开运行对话框并键入cmd进入命令提示符界面；接着使用cd加上空格和目标路径来定位到包含ipynb文件的目录下；最后在该路径中执行jupyter nbconvert --to script *.ipynb命令，这样就可以将所有符合条件的ipynb文件转换为py格式。