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该数据集包含1600张中国道路交通标志的训练图像。

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简介：
本资源涵盖了共计十四种常见的交通标志，并且计划持续进行补充。首先，明确禁止左转弯的行为。其次，同样地，也禁止右转弯。随后，详细说明停车让行标志的含义。接着，阐述了向左转弯的指示。紧接着，描述了向右转弯的指示。之后，说明了同时向左和向右转弯的规定。再者，解释了靠右行驶的规则。然后，阐述了靠左行驶的规定。此外，明确指出禁止鸣喇叭的行为是强制性的。此外，还包含了人行横道的提示标志。同时，也包含了允许掉头的指示标志以及停车场标志的说明。最后，详细说明了全程禁止停车的规定以及禁止掉头的行为。

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  • 中国道路交通标志识别训练数据集（含1600张图片）.zip
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    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。
     
  • 中国道路交通标志数据集（1684张）.zip
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    本数据集包含1684张中国道路交通标志图片，涵盖各类道路指示、警告和禁令标志，适用于交通标志识别与分类研究。 这是我在学习智能感知与学习课程期间收集的中国部分道路标志图片集，并已做好标签，可以直接用于神经网络训练。该数据集包含1684张图片，涵盖了14种交通标志类型，目前仍在不断补充中： 0 禁止左转 1 禁止右转 2 停车让行 3 向左转弯 4 向右转弯 5 向左向右转弯 6 靠右行驶 7 靠左行驶 8 禁止鸣喇叭 9 人行横道 10 允许掉头 11 停车场 12 全程禁停 13 禁止掉头
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 德国交通标志的GTSRB训练数据集
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    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。
     
  • 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。
     
  • 交通标志识别数据集-含1500张JPEG图像
    优质
    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。
     
  • Yolov5-适用于中国的交通标志数据集（包含图像及标签）
    优质
    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。