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交通标志识别视频训练数据集.7z

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简介：
交通标志识别视频训练数据集.7z包含大量标注清晰的道路标识视频片段，旨在为机器学习模型提供丰富的训练资源，助力提升自动驾驶及智能驾驶辅助系统的准确性和安全性。 交通标识识别视频训练集.7z

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  • 交通标志识别视频训练数据集.7z
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    交通标志识别视频训练数据集.7z包含大量标注清晰的道路标识视频片段，旨在为机器学习模型提供丰富的训练资源，助力提升自动驾驶及智能驾驶辅助系统的准确性和安全性。 交通标识识别视频训练集.7z
     
  • 交通标志训练数据集
    优质
    本交通标志训练数据集包含多种道路交通标识图像及其标注信息，旨在促进自动驾驶与交通安全研究领域模型训练及算法优化。 这个数据集是开源的，目前只能下载训练集部分。为了便于保存和使用，建议将它上传到一个可靠的在线平台，并且由于其重要性，尽管文件大小仅为170M，也需要妥善管理。
     
  • 中国交通标志CTSDB数据集训练集14
    优质
    中国交通标志CTSDB数据集训练集14包含大量中国的交通标志图像及标注信息，用于深度学习和计算机视觉研究中模型的训练与测试。 中国交通标志CTSDB数据集的训练集14包含800个选项，其中一半是txt文件，另一半是图片。
     
  • 中国交通标志CTSDB数据集训练集1
    优质
    中国交通标志CTSDB数据集训练集1包含了广泛的中国道路交通标志图像，旨在用于计算机视觉和机器学习研究中的模型训练与测试。 中国交通标志CTSDB数据集的训练集2包含800个选项，其中一半是txt文件，另一半是图片。
     
  • 中文交通标志CTSDB数据集训练集2
    优质
    中文交通标志CTSDB数据集训练集2包含了大量中国境内常见的交通标志图像，旨在用于深度学习模型的训练与测试，促进自动驾驶及交通安全领域的研究与发展。 中国交通标志CTSDB数据集的训练集2包含800个选项，其中一半是txt文件，另一半是图片。
     
  • 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。
     
  • 德国交通标志的GTSRB训练数据集
    优质
    该数据集为德国交通标志符号提供了一套全面的图像样本，专为训练及测试GTSRB（德国交通标志识别系统）而设计。含数千张标记图片。 由于上传资源大小的限制，本资源包含了GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触深度学习交通识别领域的人进行学习使用。
     
  • 中国道路交通标志识别训练数据集（含1600张图片）.zip
    优质
    本数据集包含1600张中国道路交通标志图像，旨在帮助机器学习模型准确识别各类交通标志，提升道路安全与自动驾驶技术。 本段落介绍了14种交通标志，并将继续补充更多内容。这些标志包括：禁止左转、禁止右转、停车让行、向左转弯、向右转弯、向左和向右同时转弯、靠右行驶、靠左行驶、禁止鸣喇叭、人行横道、允许掉头、停车场指示牌以及全程禁停和禁止掉头。
     
  • 车牌识别训练数据集.7z
    优质
    车牌识别训练数据集.7z包含大量用于训练机器学习模型识别不同国家和地区车牌图像的数据文件。 车牌训练数据集已经使用LableImg工具完成了一部分的标注工作，可以用于YOLO、SSD等模型的训练以实现车牌定位等功能。尽管只有一部分内容被标注完毕，但已足够进行初步的训练。
     
  • YOLO道路交通标志识别数据集
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    YOLO道路交通标志识别数据集是一个大规模标注的数据集合，专为训练和测试实时道路标志检测算法设计。包含多种交通标志图像，支持模型快速准确地识别各种路况下的标志信息。 YOLO道路交通标志检测数据集包含近900张使用lableimg软件标注的真实场景图片，格式为png。标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个不同的文件夹中。该数据集可以直接用于YOLO系列的道路交通标志检测任务；目标类别包括trafficlight、speedlimit、crosswalk以及stop四个类别。数据集及相应的检测结果可以参考相关文献或博客文章进行详细了解。