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红绿灯分类YOLO数据集

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简介：
红绿灯分类YOLO数据集是专为交通标志识别设计的数据集合，采用YOLO算法框架，包含大量标注的红绿灯图像，用于训练和测试模型在复杂环境下的准确性和实时性。 本数据集是从一个特定的数据集中提取出来的子集，专门包含交通灯的标注信息；该数据集包括原数据集中所有含有斑马线的图片共计5801张，其中标注实例有13826个。 更多详情请参阅相关说明。

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  • 红绿灯分类YOLO数据集
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    红绿灯分类YOLO数据集是专为交通标志识别设计的数据集合，采用YOLO算法框架，包含大量标注的红绿灯图像，用于训练和测试模型在复杂环境下的准确性和实时性。 本数据集是从一个特定的数据集中提取出来的子集，专门包含交通灯的标注信息；该数据集包括原数据集中所有含有斑马线的图片共计5801张，其中标注实例有13826个。 更多详情请参阅相关说明。
     
  • 用于YOLO训练的红绿灯识别数据集
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    本数据集专为YOLO算法设计，包含大量标注的红绿灯图像，旨在提升模型在复杂交通场景中的目标检测能力。 16000张图片及其对应的xml标签和txt标签可用于YOLO训练。
     
  • Yolov5红绿灯数据集
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    本数据集专为YOLOv5设计，包含大量标注的红绿灯图像，旨在提升模型在复杂交通场景下的目标检测精度和鲁棒性。 用于Yolov5深度学习的红绿灯数据集已经标注完成，包含1029张图片。
     
  • 关于斑马线、行人和交通灯（红绿灯）的三个类别YoLo数据集
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    这是一个包含三个类别的YoLo数据集，专门用于检测斑马线、行人及交通信号灯（红绿灯），旨在提升道路安全与自动驾驶技术。 内容概要：本研究使用的数据集包含12554张行车记录仪实拍图像，这些图像是从滴滴D2-City大规模数据集中选取的56个视频片段中抽帧组成。所有标注文件均为手动完成，共标记了83546个实例对象，其中包括交通灯13826个、斑马线10706个和行人59014个。 利用YoLoV5模型（使用m6权重）以imgsz为640进行训练，在进行了300轮后，得到的精度指标如下：mAP@0.5为0.956，mAP@0.5~0.95为0.7299。 适用人群：寻找斑马线、行人和交通灯数据集用于机器学习（目标检测）的学生。
     
  • 基于OpenCV的红绿灯识别源码及红灯绿灯黄灯数据集.zip
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    该资源包含使用OpenCV进行红绿灯识别的完整源代码以及标注了红灯、绿灯和黄灯的数据集，适用于自动驾驶与交通监控系统的研究。 1. 使用程序源工程文件。 2. 本数据集包含红灯、绿灯、黄灯三类图片共计1187张，其中红色交通灯有723张，绿色交通灯429张，黄色交通灯35张。 3. OpenCV是一个开源的计算机视觉库，能够用于实现图像和视频处理任务。它可以帮助自动驾驶汽车及智能交通系统准确识别红绿黄三色信号灯的状态，并据此做出合理决策。今天Dream将带领大家回顾一个经典的实验：使用OpenCV进行红绿灯识别。 4. 该算法在测试集上的分类准确率接近98%，具体而言，有**`97.98%`的图像被正确归类为红、黄或绿色交通信号灯，仅有`2.02%`的错误分类。**这一高准确率表明使用OpenCV库实现的红绿灯检测算法在测试集上具备良好的识别性能，可以较为可靠地辨别出图片中的三色信号灯状态。然而需要注意的是，该结果仅基于特定的数据集得出，并不能完全代表算法的整体表现；因此，在更多数据集中进一步验证和测试是必要的。
     
  • 红绿灯信号计时器数据集
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    本数据集包含大量城市路口红绿灯信号变化时间记录，旨在通过分析交通流量与信号配比优化城市交通管理。 交通信号灯的数据集包含近1万张图片及其对应的标签，可用于分类或OCR识别任务。若要将其用于目标检测任务，则需要重新标注每张图中信号灯的具体位置坐标；如果只需要大致范围的定位信息，可以将这些图片粘贴到随机背景的大图上，并生成相应的目标检测数据集。
     
  • 红绿灯信号_红绿灯
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    本视频详细介绍了红绿灯的作用、工作原理及交通规则中的重要性，帮助观众更好地理解并遵守交通法规，确保道路安全。 使用OpenGL函数实现种子填充算法绘制一个红绿灯，并提供源代码，在Visual Studio环境中运行。
     
  • 【目标检测数据集】荔枝成熟度分类579张图片（绿、红、半红）VOC+YOLO格式.zip
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    本数据集包含579张荔枝图像，涵盖绿色、红色及半熟状态，采用VOC和YOLO格式标注，适用于目标检测与分类模型训练。 数据集格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量（jpg文件个数）：579 标注数量（xml文件个数）：579 标注数量（txt文件个数）：579 标注类别数：3 标注类别名称包括绿色、半透明和红色。具体框的数量如下： - 绿色 框数 = 1387 - 半透明 框数 = 892 - 红色 框数 = 632 总框数：2911 使用标注工具为labelImg。
     
  • YOLO垃圾分类数据集
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    简介：YOLO垃圾分类数据集是一款专为实现高效、准确的垃圾图像分类而设计的数据集合，适用于训练和测试基于YOLO算法的智能垃圾分类系统。 YOLO标注的四种垃圾数据集分别是：1.可回收垃圾：包括塑料、玻璃、纸张、金属等可以回收利用的物品。这类垃圾在处理过程中需要进行分类以便于再利用；2.有害垃圾：涵盖电池、灯泡和荧光管等含有有毒物质的产品，这些对环境及人体健康有较大危害，需采取特殊方式进行处理；3.厨余垃圾：包括果皮、食物残渣等有机物，这类垃圾可用于制造生物肥料或沼气发电。在对其进行处置时同样需要做好分类工作以利于资源的回收再利用；4.其他垃圾：如烟蒂和一次性餐具等无法进行有效回收或特殊处理的物品，在丢弃时必须遵循正确的程序不可随意抛弃。 通过YOLO标注这四类垃圾数据集，可以为垃圾分类提供准确的目标定位与分类信息。此举不仅有助于提高垃圾分类工作的精确性和效率，还能促进废弃物资源的有效再利用。此外，这些数据还可以用于构建智能化的垃圾分类系统，实现自动化的处理流程。