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用于大卡车车辆的车辆数据集，是进行目标检测入门的理想选择。

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简介：
利用大型卡车和车辆的相关数据集中，深度学习技术在入门阶段展现出强大的潜力，尤其是在目标检测领域中，YOLO模型备受关注。

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  • 大卡车目标检测入门数据集
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    本数据集为初学者提供大量标注清晰的大卡车图像，旨在帮助用户掌握基础的目标检测技术与算法优化技巧。 大卡车车辆数据集用于深度学习入门中的目标检测任务，例如使用YOLO算法进行研究和实践。
     
  • UA-DETRAC车辆检测数据集含8250辆车辆
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    UA-DETRAC数据集包含8250个车辆样本，是用于目标检测和跟踪研究的重要资源。该数据集旨在提高在复杂交通场景下的算法性能。 UA-DETRAC是一个车辆检测数据集，包含8250辆车辆的数据。
     
  • 自建车辆目标检测数据集（1.0）
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    本数据集为自建车辆目标检测专用，包含多种场景下的高清图像及精确标注框与类别信息，适用于训练和测试相关算法模型。版本1.0。 个人自制的目标检测样本集（xml格式）用于完成毕业设计。图像数据来源为江苏路网采集的视频，时间范围从2022年10月27日至2023年4月7日。标注采用labelimg工具，共包含1044个样本，其中两千多个是car标签，少部分为bike标签。 免费转载使用时，请注明出处bitzh_tyw。
     
  • 夜间车辆识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专为夜间复杂环境下的车辆识别设计，包含大量标注清晰的图像样本，旨在提升模型在低光照条件下的目标检测能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含夜间车辆、交通灯和其他交通目标识别。类别涵盖 car（汽车）、pedestrian（行人）、traffic light（交通灯）、traffic sign（路标） 、bicycle （自行车） 、bus （公交车） 、truck （卡车）和 rider（骑车人）。数据集包括5000张图片，以及相应的txt标签文件和指定类别信息的yaml文件。此外还有xml格式的标签文件提供。所有图像已按训练集、验证集及测试集划分好，可以直接用于模型训练。
     
  • 车辆ReId检测数据集
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    本数据集专注于车辆再识别技术的研究与应用，包含大量标注清晰、场景多样的车辆图像，旨在促进智能交通系统中车辆识别算法的发展。 VehicleReId 数据集由布尔诺理工大学发布，包含两台摄像机录制的5个视频文件，并从中提取出47123张车辆图像。该数据集还包括24530组车辆配对信息，可用于车辆重新识别等任务。
     
  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
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    简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。
     
  • 基于YOLOv7的车辆检测目标识别技术-YOLOv7车辆检测.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv7算法的先进车辆检测与目标识别技术，旨在优化智能交通系统和自动驾驶应用。下载包含详尽代码及模型文件的YOLOv7车辆检测工具包，助力您的研究与开发工作。 基于YOLOv7的车辆检测技术进行目标检测的研究与应用。
     
  • test.rar_OpenCV车辆计数_视频检测_车辆检测_车辆计数_brownvgr
    优质
    test.rar包含一个使用OpenCV进行车辆计数和视频检测的项目文件。此项目专注于从实时或预录视频流中识别并统计车辆，采用brownvgr技术优化算法精度与效率。 使用C++和OpenCV进行视频中的车辆检测与计数。
     
  • 车辆目标检测数据集 - 汽车图像与卫星遥感图 - 人工智能车辆数据集
    优质
    本数据集包含汽车图像及卫星遥感图片，专为车辆目标检测设计，适用于训练和评估人工智能模型在不同场景下的车辆识别能力。 这是一批车辆的数据集，包含三种类型的机动车：轿车、巴士以及卡车。数据集可用于人工智能目标检测算法的研究。图片总数为1000张，尺寸统一为1024x1024像素的RGB彩色图像，并且是通过卫星拍摄得到的可见光成像照片。所有图片都已标注完毕，标签格式采用pascal voc标准（xml文件）。