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YOLOV5交通标志识别数据集+代码+模型+教程视频

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简介：
本资源提供YOLOv5交通标志识别的数据集、完整代码及预训练模型，并附有详细教程视频。 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直是一个热点研究问题，并且不断有改进的优化算法被提出。我们使用YOLOV5算法对[CCTSDB]数据集进行交通标志识别，该数据集由中国长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队创建完成。目前的数据标注包括指示标志、禁止标志和警告标志三大类。

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  • YOLOV5交通标志识别数据集+代码+模型+教程视频
    优质
    本资源提供YOLOv5交通标志识别的数据集、完整代码及预训练模型，并附有详细教程视频。 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直是一个热点研究问题，并且不断有改进的优化算法被提出。我们使用YOLOV5算法对[CCTSDB]数据集进行交通标志识别，该数据集由中国长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队创建完成。目前的数据标注包括指示标志、禁止标志和警告标志三大类。
     
  • 交通标志识别视频训练数据集.7z
    优质
    交通标志识别视频训练数据集.7z包含大量标注清晰的道路标识视频片段，旨在为机器学习模型提供丰富的训练资源，助力提升自动驾驶及智能驾驶辅助系统的准确性和安全性。 交通标识识别视频训练集.7z
     
  • YOLOV5交通标志识别代码及含6105张标注图片的数据集TT100K
    优质
    简介：此项目提供基于YOLOv5框架的交通标志识别源代码和一个包含6,105张标注图像的数据集TT100K，旨在促进智能驾驶系统中物体检测技术的研究与应用。 数据集文件较大，请通过私信方式发送。
     
  • 基于Yolov5的交通标志识别项目，采用TT100K数据集（yolov5-tt100k.zip）
    优质
    本项目运用YOLOv5模型进行交通标志识别，使用TT100K数据集优化训练参数，致力于提升智能驾驶系统的安全性与可靠性。模型代码和训练文件以yolov5-tt100k.zip形式提供下载。 基于Yolov5的交通标志识别项目使用了TT100K数据集，并采用了yolov5-tt100k版本进行开发。
     
  • 基于YOLOv5模型的交通标志检测（含数据集）
    优质
    本研究采用YOLOv5深度学习框架进行交通标志检测，并构建了专门的数据集。通过实验验证了该方法的有效性和准确性，为智能驾驶提供技术支持。 内容包括YOLOv5网络及从CCTSDB中抓取的部分交通标志数据，可以通过简单训练用作检测中国实际道路交通标志。
     
  • YOLO道路交通标志识别数据集
    优质
    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的交通标志识别与检测系统的源代码、数据集及预训练模型.zip
    优质
    本资源包包含基于YOLOv5架构开发的交通标志识别系统全套资料，包括源代码、标注数据集和预训练模型，适合研究与应用开发。 该项目是一个基于YOLOV5的交通标志识别检测系统的个人大作业项目源码。评审分数高达98分，并且经过严格的调试确保可以正常运行。您可以放心下载并使用此资源，其中包括了项目的源代码、数据集以及训练好的模型文件。
     
  • OpenCV交通标志识别代码程序
    优质
    本程序利用OpenCV库实现交通标志自动识别功能，通过图像处理与机器学习技术，准确检测各类交通标志，提高道路安全性和驾驶效率。 基于MFC和VS 2010的OpenCV2交通标志识别程序使用神经网络进行训练以实现识别功能。