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德国交通标志的GTSRB训练数据集

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简介：
该数据集为德国交通标志符号提供了一套全面的图像样本，专为训练及测试GTSRB（德国交通标志识别系统）而设计。含数千张标记图片。 由于上传资源大小的限制，本资源包含了GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触深度学习交通识别领域的人进行学习使用。

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  • 德国交通标志的GTSRB训练数据集
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    该数据集为德国交通标志符号提供了一套全面的图像样本，专为训练及测试GTSRB（德国交通标志识别系统）而设计。含数千张标记图片。 由于上传资源大小的限制，本资源包含了GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触深度学习交通识别领域的人进行学习使用。
     
  • 交通标志训练数据集
    优质
    本交通标志训练数据集包含多种道路交通标识图像及其标注信息，旨在促进自动驾驶与交通安全研究领域模型训练及算法优化。 这个数据集是开源的，目前只能下载训练集部分。为了便于保存和使用，建议将它上传到一个可靠的在线平台，并且由于其重要性，尽管文件大小仅为170M，也需要妥善管理。
     
  • 中国交通标志CTSDB数据集训练集14
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    中国交通标志CTSDB数据集训练集14包含大量中国的交通标志图像及标注信息，用于深度学习和计算机视觉研究中模型的训练与测试。 中国交通标志CTSDB数据集的训练集14包含800个选项，其中一半是txt文件，另一半是图片。
     
  • 中国交通标志CTSDB数据集训练集1
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    中国交通标志CTSDB数据集训练集1包含了广泛的中国道路交通标志图像，旨在用于计算机视觉和机器学习研究中的模型训练与测试。 中国交通标志CTSDB数据集的训练集2包含800个选项，其中一半是txt文件，另一半是图片。
     
  • 德国交通标志数据集.zip
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    本数据集包含各种德国道路交通标志图像，旨在促进交通标志识别的研究与开发。适用于自动驾驶及智能交通系统等领域。 数据集的训练集中包含42类交通标志，共有39000多张照片；测试集则有16000多张照片，比比利时的数据量要大。
     
  • 中文交通标志CTSDB数据集训练集2
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    中文交通标志CTSDB数据集训练集2包含了大量中国境内常见的交通标志图像，旨在用于深度学习模型的训练与测试，促进自动驾驶及交通安全领域的研究与发展。 中国交通标志CTSDB数据集的训练集2包含800个选项，其中一半是txt文件，另一半是图片。
     
  • 利用GTSRB数据集进行CNN交通标志识别
    优质
    本研究使用GTSRB数据集训练卷积神经网络（CNN），以实现对道路交通标志的有效识别与分类，提升交通安全和效率。 基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别方法研究了如何利用深度学习技术提高对复杂道路交通环境中的各种交通标志进行准确分类的能力。通过构建高效的CNN模型，可以有效提取图像特征并实现高精度的交通标志检测与识别任务。
     
  • 基于GTSRB数据集的CNN交通标志识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）模型，有效提高了复杂环境下的交通标志识别精度和速度。 基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别方法研究。
     
  • 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