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车辆Re-ID数据集，按角度进行划分。

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简介：
通过对不同视角的图像进行配对拼接，并确保车辆ID保持一致，这种方法能够灵活应用于多种场景，并且可以被用作数据增强的有效数据集。该方法能够生成具有各种角度的图像，从而充分利用GAN网络进行进一步处理。

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  • 车辆Re-ID角度分类数据集
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    本数据集专注于车辆重新识别（Re-ID）中的角度问题，提供了大量不同视角下的车辆图像，旨在推动跨摄像头追踪技术的发展。 不同方向成对图像拼接（保持车ID不变）可以用于一般用途，并作为数据增强的数据集来生成不同角度的图像。利用GAN网络能够进一步处理这些图像。
     
  • 车辆Re-ID数据集（按视角分类）_VERI-WILD, VERI-776版本
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    简介：VERI-WILD和VERI-776是两个针对不同驾驶场景下的车辆重识别任务的数据集，它们按照视角进行了详细分类，为研究者提供丰富的训练与测试资源。 不同方向成对图像拼接（保持车ID不变）可以用于一般用途，并作为数据增强的数据集来生成不同角度的图像。利用GAN网络能够进一步提升这一过程的效果。
     
  • 车辆重识别数据集：Vehicle Re-ID 数据集合 коллекция
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    车辆重识别数据集（Vehicle Re-ID）提供了一个大规模、多样化的车辆图像库，用于研究跨摄像头追踪车辆的技术挑战。该数据集合包含了丰富的真实世界场景下的车辆图片和相关信息，旨在推动车辆再识别领域的技术发展与应用创新。 Vehicles识别数据集目录内容如下： 1. image_query/：该文件夹包含1678张用于查询的图像。 2. image_test/：该文件夹包含11579张测试用图像。 3. image_train/：该文件夹包含37778张训练用图像。 4. name_query.txt：此文件列出了所有查询图片的名字。 5. name_test.txt：此文件列出所有测试图片的名字。 6. name_train.txt：此文件列出所有用于训练的图片名字。 7. test_track.txt：记录了所有的测试轨迹。每个轨迹包含大约六张同一车辆的不同拍摄图像。
     
  • US101 NGSIM车辆划分数据集
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    US101 NGSIM车辆划分数据集包含美国加州US101高速公路特定区域在高峰时段的详细交通流信息，记录了大量车辆的运动轨迹与行为模式。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，每个工作表包含一个车辆的信息，并且每辆车的数据都按照时间顺序排列。这样可以确保信息全面且成本低廉。
     
  • US101 NGSIM数据集-换车道车辆划分数据集
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    简介：本数据集基于US101 NGSIM原始数据，通过详细分析和分类，专门提取并整理了关于换车道行为的车辆数据，为交通流模型、自动驾驶算法研究提供精准的数据支持。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，并筛选出发生换道的车辆信息。每个sheet包含一个换道车辆的所有时刻的信息，非常适合用于轨迹规划、预测和分析决策的同学使用。这些信息全面且价格低廉。
     
  • 车辆、行人及自行车数据集
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    本数据集包含丰富多样的车辆、行人和自行车图像，适用于各类交通场景识别与分析研究。 该数据集包含汽车、行人及自行车的图像及其对应的标签文件。整个数据集分为两个主要部分：JPEGImages 和 Annotations。 在 JPEGImages 文件夹中包括了6000张不同场景下的高质量图片，涵盖了各种环境中的车辆、行人和自行车等元素；而Annotations 文件夹则有相应的 6000 张 XML 标注文件，这些标注数据是通过 labelimg 软件进行人工标记的。 此数据集具有广泛的代表性，并且经过精心挑选以确保其适用性。它不仅能够作为汽车、行人和自行车检测任务的基础模板使用，还可以根据特定应用场景的需求加入额外的数据来进一步优化模型性能。这大大节省了用户在收集图像资源以及手动标注工作上的时间和精力，使得研究人员可以直接进入工程化应用阶段进行深入研究或开发相关项目。
     
  • 车辆分类数据集
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    本数据集包含各类车型的详细信息及图像，旨在支持车辆识别与分类研究。涵盖轿车、SUV等主要类型，适用于机器学习和AI视觉项目。 对奔驰G系列和C系列进行分类。
     
  • 车辆数据集
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    本车辆数据集包含了多种车型在不同环境下的详细信息，包括尺寸、重量、性能参数等，旨在支持自动驾驶与汽车工程研究。 《机器视觉汽车图像检测数据集Computer vision car dataset for opencv and machine learning》由Vlada Kucera制作。
     
  • 行业级别的车牌车辆数据集
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    本数据集包含丰富的行业级车牌车辆信息，涵盖多种车型及车牌样式，适用于训练高精度识别算法。 车辆、车牌、反光衣、安全帽等行业级别的数据集可用于商业算法训练。这些数据集涵盖了公路、高速路、服务区、停车区、园区及闸口和社区路口等多种实际场景的拍摄需求，并且包含大量图像，适合用于各类应用场景的数据分析与模型训练。
     
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    简介：US101 NGSIM数据集专注于分析加州US101高速公路特定路段内车道保持车辆的行为特征，提供了详细的车辆分类及动态信息。 根据车辆编号对US101中的数据进行整合，并筛选出车道保持的车辆信息。每个工作表包含一辆车道保持车辆的所有时刻的信息，适合用于轨迹规划、预测和分析决策。这些数据全面且价格低廉。