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车辆分类数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • VOC数据集中的各类车辆分类数据集
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    本数据集包含VOC标准下丰富多样的车辆图像分类样本，涵盖多种车型与场景，旨在促进智能交通系统和自动驾驶技术的研发。 VOC数据集包含不同车辆类别的分类数据集。
     
  • 车辆分类识别数据集.zip
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    本数据集包含各类车型图片及标注信息，旨在用于训练和测试车辆分类算法模型。适用于自动驾驶、交通监控等领域研究。 MIT-CBCL Car Database是由麻省理工学院提供的一个车辆分类数据集，适用于训练分类器。该数据集中包含516个文件的图像，尺寸为128 × 128像素，并以PPM格式存储，总大小未压缩时约为17.8 MB，已压缩后则为24.8 MB。
     
  • US101 NGSIM数据集-车道保持车辆分类数据集
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 车辆识别与分类的数据集
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    本数据集包含了大量标注清晰的道路车辆图像，旨在促进研究者在车辆识别和分类领域的算法开发与性能评估。 该数据集包含自行车、摩托车、汽车和货车的图像数据，可用于训练CNN模型以实现车辆识别与分类任务。其中，自行车、摩托车及汽车的数据来源于2005年PASCAL视觉对象挑战赛（VOC2005）中的筛选处理结果；而货车图片则通过网络收集并进行后期筛选得到。在本数据集中，训练集和测试集的比例约为5:1。 文件列表包括： - 训练集：train.tfrecords - 测试集：test.tfrecords 标签值解释如下： 0 - 自行车 1 - 汽车 2 - 摩托车 3 - 货车
     
  • 车辆图片识别与分类-数据集
    优质
    本数据集包含大量经过标注的车辆图片，用于训练和测试车辆图片识别及分类模型。 用于开发、评估和比较学习方法的数据收集。
     
  • 用于车辆分类的补充数据集
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    本数据集专为提升车辆分类算法性能而设计，包含多样化的车辆图像及详细标注信息，适用于训练与测试深度学习模型。 作为车辆类型识别的补充数据集，之前的数据集中只包含一张图片对应一辆车的情况，而未能涵盖一张图片中有多个车辆的情形。这导致训练出的模型只能检测大型车辆，而对于小型目标则无法有效识别。该数据集包含了100张图片和1740个标注框，并且采用VOC格式存储，可以转换为TFRecord等多格式。
     
  • 车辆分类与照片去雾数据集
    优质
    本数据集包含各类清晰及模糊状态下的车辆图片，旨在支持车辆分类和去雾算法的研究。适用于智能交通系统及自动驾驶领域。 深度学习数据集包括适合卷积神经网络、空洞神经网络及残差神经网络实验的两部分： 1. 车辆分类数据集： - 输入图片并输出对应的类别。 - 包括1358张车辆图片，分为汽车、客车和货车三类。 * 汽车：779张 * 客车：218张 * 货车：360张 - 各类别的20-30%被随机选取作为测试集。 - 图片大小不一，需要统一拉伸至相同尺寸。 2. 照片去雾数据集： - 输入带雾图片并输出清晰的无雾图像。 - 包括520张图片，其中20%被随机选作测试集。 - 各图同样需调整到一致大小。 - 实验分析需要对比原图、模型生成的结果与数据集中已有的去雾版本。
     
  • 车辆类别识别VOC数据集
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    车辆类别识别VOC数据集是一个包含多种车辆图像的数据集合，旨在促进物体检测和分类的研究。该数据集为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和评估算法在不同类型的车辆识别上的性能。 我整理了一个车辆类型的数据集，包含1500张图片，并分为7个类别：Bus、Car、SportsCar、MicroBus、Truck、SUV 和 Jeep。该数据集采用VOC格式，并使用LabelImg工具进行标注，可以转换为TFRecord格式的数据集。