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YOLO格式的“道路指示牌”和“前方施工标志”双类别检测数据集

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简介：
这是一个基于YOLO格式的数据集，专注于识别两类特定的道路标志——道路指示牌与前方施工标志，旨在提升自动驾驶车辆的安全性及导航精度。 数据集的图片资源来源于网络爬虫获取的图片，并使用labelimg工具手工标注为YOLO格式。训练集中包含500张图片，验证集中包含90张图片。

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  • YOLO格式的“道路指示牌”和“前方施工标志”双类别检测数据集
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    这是一个基于YOLO格式的数据集，专注于识别两类特定的道路标志——道路指示牌与前方施工标志，旨在提升自动驾驶车辆的安全性及导航精度。 数据集的图片资源来源于网络爬虫获取的图片，并使用labelimg工具手工标注为YOLO格式。训练集中包含500张图片，验证集中包含90张图片。
  • 道路标志检测数据集
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    本数据集包含大量城市及公路环境中的道路标志图像及其标注信息，旨在促进自动驾驶与智能交通系统中视觉识别技术的研究与发展。 该数据集包含4个不同类别的877张图像，用于道路标志检测。
  • 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。
  • 基于Yolov5的交通标志检测及预训练的道路指示牌识别模型与数据集
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    本研究开发了一种基于Yolov5的交通标志检测模型，并创建了道路指示牌专用的数据集。通过引入预训练技术，提高了模型在复杂场景下的识别精度和速度。 使用YOLOv5进行道路标志检测的项目包括训练好的玩手机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在道路指示牌识别数据集上进行了训练，并包含四个目标类别：trafficlight（交通灯）、speedlimit（限速标识）、crosswalk（人行横道）和stop（停止）。此外，还提供了一个PyQt界面。 该数据集的标签格式包括txt文件和xml文件两种形式，分别保存在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架，并使用Python编写代码。
  • 道路监控视角车辆检测数据集VOC+YOLO格式5236张5类别.zip
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    本份样本图：来自链接为blog..net/2403_88102872的文章详情页面。文件体积较大，需放到服务器端进行存储和分发。建议在电脑端访问资源信息页面并进行详细查看与下载操作。数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式并存，在格式中，仅包含未涉及分割路径的txt文件，其中对应于jpg图片的是Pascal VOC的xml文件和YOLO格式的txt文件。具体数量如下：在jpg图片文件中，共有5,236份图片数据；对应的VOC标注为5,236个xml文件，Yolov5格式则有相应的5,236份txt文件。具体数量统计为：图片数量（jpg文件个数）：5,236；标注数量（xml文件个数）：5,236；yolo标签文件个数：5,236。在标注类别数目方面，共有5种，具体类别包括自行车、公交车、汽车、摩托车以及载重车。注释框分布情况如下：每类中的框数统计如下：自行车部分共有74个注释框，公交车部分则达1,173个，汽车部分为45,642个，摩托车部分则有2,522个，载重车部分注释框数目为6,084个。各分类注释框总数为55,495个，其中自行车部分有74个框，公交车部分则达1,173个，汽车部分为45,642个，摩托车部分则有2,522个，载重车部分注释框数目为6,084个。具体操作包括对每个类别对象画出其对应的矩形框以实现准确分类。本份数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，其提供的标注结果仅基于当前版本的标记工作，并依据labelImg工具生成，此数据集仅提供可靠且合理的标注参考。”
  • 车道线与路面标识检测数据集（VOC+YOLO格式，含4023张图片，27个类别）.zip
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    本资源提供车道线及路面标识识别的数据集，包含4023张图像和27种类别标签，支持VOC与YOLO两种数据格式。 样本图展示了一个包含4023张jpg图片的数据集，每张图片都配有对应的VOC格式xml文件以及YOLO格式txt文件（不含分割路径的txt文件）。数据集中共有27个不同的标注类别，具体名称包括：自行车道、公交专用道、人行横道、禁止鸣笛、向前箭头-左向版、向前箭头-右向版、靠右行驶、向左箭头、标线（如车道分隔线）、中央隔离带等。所有图片和标注文件均存放于服务器上，建议在电脑端进行资源详情查看后下载使用。
  • 自然灾害检测数据集VOC+YOLO格式19151张4类别自然灾害检测数据集VOC+YOLO格式19151张4类别
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    \n在当今的信息时代，机器学习和深度学习技术的快速发展，使得在计算机视觉领域对大规模、高质量的标注数据集的需求日益迫切。特别是在自然灾害检测领域，准确及时地识别和评估各种自然灾害事件具有重要的社会意义和实用价值。数据集作为机器学习模型训练的基础，其质量和多样性直接影响模型的性能。本文所述的自然灾害检测数据集正是为应对这一需求而设计。\n\n该数据集遵循Pascal VOC格式和YOLO格式，包含19151张标注图片，涵盖“倒树”、“滑坡”、“道路坍塌”、“石头”等四种类别的自然灾害。在标注方面，数据集采用labelImg标注工具进行图像中的特定灾害进行标注，并通过画矩形框的方式来指示灾害在图像中的具体位置。这种标注方式不仅直观、操作简便，而且非常符合实际应用中对于目标检测任务的需求。\n\n数据集的来源包括原始图片及其增强图片，其中原图约占数据集的1/3，剩下的2/3是经过图像增强处理后的图片。图片增强技术通常包括旋转、缩放、剪裁、颜色变换等方法，增强后的图片可提供给训练模型更多的视觉变体，帮助模型泛化，减少过拟合的风险，提高模型在真实世界中的鲁棒性和准确性。\n\n数据集中的每张图片都有对应的VOC格式的XML标注文件和YOLO格式的TXT标注文件，分别用于满足不同训练框架和算法的需要。VOC格式的XML文件通常包含目标的位置、尺寸、类别等信息，而YOLO格式的TXT文件以其简洁高效著称，更适合用于实时性强的目标检测算法。尽管数据集不包含分割路径的TXT文件，但其提供的图片及标注文件已足够为研究者提供丰富的信息资源，用于开发和评估目标检测模型。\n\n值得注意的是，数据集提供的19151张图片中，每个类别都包含了相当数量的样本。例如，“倒树”类别的框数为11037，“滑坡”类别的框数为7818，“道路坍塌”类别的框数为6416，“石头”类别的框数更是达到了25155，总计达到了50426个标注框。这一数字表明数据集具有相当的规模，能够提供给训练模型足够的学习样本，从而有望训练出性能优秀的检测模型。\n\n在使用该数据集进行模型训练之前，研究人员和工程师需要了解本数据集不包含对训练模型或权重文件精度的任何保证，用户需要自行评估数据集的合理性与准确性。此外，对于任何与数据集相关的问题，用户应自行解决，数据集的提供者不承担任何责任。在实际应用中，用户需要对数据集进行预处理，如图片的缩放、归一化，对标注文件进行解析等，使之适用于特定的模型和框架。\n\n为了展示数据集的应用效果，提供了少量图片的标注例子，这些例子可以帮助用户直观理解数据集的质量和标注的准确性。这不仅可以作为数据集质量和适用性的参考，也为用户学习如何使用该数据集提供了有力的示范。\n\n该自然灾害检测数据集集合了大量高质量标注图片，能够满足深度学习在自然灾害检测领域的研究和应用需求。尽管数据集的提供者对模型训练结果不提供保证，但其庞大的规模和丰富的类别覆盖，为研究者提供了一个宝贵的资源，有望促进相关技术的发展和应用。
  • 道路圆石墩检测数据集（VOC+YOLO格式），含461张图片，1个类别.7z
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    本数据集包含461张图片及对应标注，专为道路圆石墩设计，支持VOC与YOLO两种格式，适用于目标检测模型训练和验证。 数据集格式：Pascal VOC 格式 + YOLO 格式（不包含分割路径的 txt 文件，仅包含 jpg 图片及对应的 VOC 格式 xml 文件和 YOLO 格式 txt 文件） 图片数量 (jpg 文件个数) ：462 标注数量 (xml 文件个数) ：462 标注数量 (txt 文件个数)：462 标注类别数：1 标注类别名称：[spherical_roadblock] 每个类别的标注框数： - spherical_roadblock 框数 = 1798 总框数：1798 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。