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已标注的电动车与自行车数据集.zip

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简介：
本数据集包含了大量标注完毕的电动车和自行车图像，适用于计算机视觉领域的分类、检测等任务研究。 深度学习中的目标检测YOLO网络可以用于车辆识别检测，包括已经标注好的电动车和自行车的数据集，可以直接使用这些数据进行训练。

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  • 已标注的电动车与自行车数据集.zip
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    本数据集包含了大量标注完毕的电动车和自行车图像，适用于计算机视觉领域的分类、检测等任务研究。 深度学习中的目标检测YOLO网络可以用于车辆识别检测，包括已经标注好的电动车和自行车的数据集，可以直接使用这些数据进行训练。
     
  • 电动自行车与数据集
    优质
    本项目聚焦于电动自行车领域，通过构建和分析大规模数据集，探究骑行行为、电池性能及安全性等关键问题，旨在推动该行业的技术进步与创新。 电动车自行车数据集包括两个部分：JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹包含超过 4100 张不同场景的电动车自行车图像，共标注了超过 5700 辆电动车及650多个自行车的边界框。每张图片都使用 labelimg 工具进行了人工标注，并将对应的 xml 标注文件保存在 Annotations 文件夹中。 该数据集中的图片清晰、覆盖广泛场景且精心挑选和标记，适用于各种应用场景作为电动车自行车检测的基础模板。当应用于特定场景时，只需加入少量特定场景的数据即可满足对该场景的精准检测需求。这节省了收集、筛选及标注图像的时间，可以直接用于工程化应用中。
     
  • 机动车自行车与行人的融合数据集（txt格式标注）
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    本数据集提供了关于城市道路中机动车、自行车和行人交互行为的详细信息，采用txt文件标注，便于研究交通场景理解。 机动车自行车行人融合数据集主要基于自行拍摄及整理的VOC2012数据集构建而成，包含超过8500张图片。这些图像涵盖了国内外各种类型的车辆（包括汽车、摩托车、巴士）以及自行车，并且在不同的天气条件下进行了采集，如晴天、阴天和雨天等复杂场景。所有图片均已标注完毕。 该数据集适用于深度学习模型的训练，特别是用于YOLOv5框架下的训练任务，在嵌入式比赛中具有很好的应用前景。使用预训练模型YOLOv5s.pt并进行300轮迭代后，可以获得满意的检测效果。涵盖的主要类别包括：bus（巴士）、car（汽车）、motorbike（摩托车）、bicycle（自行车）和person（行人）。
     
  • 机动车、自行车、摩托车和巴士的数据集及XML标注压缩包
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    本数据集包含各类交通工具图像及其XML格式标注文件，涉及机动车、自行车、摩托车和巴士，适用于计算机视觉研究与应用。 该数据集包含超过3000张图片，主要来源于自行拍摄及整理的VOC2012标准格式的数据。这些图像涵盖了国内外各种机动车、自行车、摩托车和巴士，并且包括了晴天、阴天、雨天以及低能见度天气等多种复杂场景。所有图片均已标注完成。 该数据集非常适合用于深度学习模型训练，特别是适用于YOLOv5算法的训练任务，在嵌入式比赛中也有很好的应用前景。使用预训练模型YOLOv5s.pt进行300轮迭代后可以达到较好的检测效果。 分类包括：bus（巴士）、car（机动车）、motorbike（摩托车）和bicycle（自行车）。
     
  • 已完成标注的车辆数据集.rar
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    该资源为已完成标注的车辆相关图像和视频数据集，包含多种车型、不同场景及光照条件下的高质量样本，适用于自动驾驶、目标检测等领域的研究与开发。 车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。
     
  • 已标注数千张的COCO格式行人车辆数据集
    优质
    本数据集包含数千张标注图像，遵循COCO格式标准，专注于行人与车辆识别，适用于目标检测研究和模型训练。 我们已经为一个COCO格式的行人车辆数据集标注了几千张图片，该数据集能够识别行人和车辆。
     
  • 已标注的夜间车辆检测数据集
    优质
    本数据集包含大量经过严格标注的夜间车辆图像，旨在为自动驾驶及智能交通系统中的夜间场景识别与目标检测研究提供支持。 夜间车辆监测数据集已包含标注好的xml标签文件，分为训练集和测试集，总共有大约10000张图片。
     
  • 已整理并标注的汽车仪表盘数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量已整理和标注的汽车仪表盘图像，适用于自动驾驶、车辆状态识别等相关研究领域。 项目需求是进行汽车仪表盘的字符识别。为此选取了网上一些位置比较清晰的仪表盘数据集作为研究资料。
     
  • Yolov5在非机动车违规停放中的应用：基于已标注数据集的自行车（Bicycles）识别-1
    优质
    本文探讨了使用YOLOv5算法对非机动车特别是自行车的违规停放行为进行检测的应用。通过分析已有标注的数据集，研究旨在提升城市交通管理效率和公共空间的有效利用。 文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的自行车部分。此资源仅包括第一个分类——自行车的数据，共有1313张图片。整个自行车数据集中一共有十个不同的分类，总数量约为8000张图片及其对应的标注信息，涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤用车等多种类型的自行车。每种类型的照片数大约在800至1000之间，其中极少数照片存在重复。 此外，数据集还包括电动车的图像资料共约8千张以及三轮车的数据集约6千张图片及其标注信息。这些车辆同样被细致地分类，并且每个类别中大概包含500到1,000张不同品牌和类型的电动车或三轮车照片，例如绿源、台铃等品牌的电动车或是淮海、闪电客等型号的三轮车。 所有资源均已被详细标注，适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放检测与机器视觉识别技术的研发。