Yolov5在非机动车违规停放中的应用（未标注数据集、机器视觉识别）——以三轮车为例（第二部分）

简介：
本文为系列研究的第二部分，探讨了YOLOv5算法在无标签数据集条件下，应用于识别和定位城市中违规停放的三轮车场景。通过实验验证其在非机动车违规检测中的有效性及适应性。 文件内包含的是未标注的非机动车数据集中的三轮车第二部分，由于上传限制只包含这部分内容，共有2774张图片。整个三轮车数据分为两部分，总计6000张。 该资源还包括8000张自行车图片和8000张电动车图片，所有图像均已分类： - 自行车：包括山地自行车、公路自行车、越野自行车、通勤自行车及共享单车等类型，每种类型的数量大约在800到1000之间。 - 电动车：包含绿源电动车、台铃电动车、小刀电动车、雅迪电动车和共享电动车等多种品牌，同样每个类别的图片数约为800至1000张。 这些资源主要用于yolov5+未标注非机动车数据集及机器视觉识别技术中的非机动车辆违规停放检测。如需已标注的数据集，请留意后续更新。