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基于Yolov5的交通标志检测及预训练的道路指示牌识别模型与数据集

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简介：
本研究开发了一种基于Yolov5的交通标志检测模型，并创建了道路指示牌专用的数据集。通过引入预训练技术，提高了模型在复杂场景下的识别精度和速度。 使用YOLOv5进行道路标志检测的项目包括训练好的玩手机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在道路指示牌识别数据集上进行了训练，并包含四个目标类别：trafficlight（交通灯）、speedlimit（限速标识）、crosswalk（人行横道）和stop（停止）。此外，还提供了一个PyQt界面。 该数据集的标签格式包括txt文件和xml文件两种形式，分别保存在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架，并使用Python编写代码。

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  • 基于Yolov5的交通标志检测及预训练的道路指示牌识别模型与数据集
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    本研究开发了一种基于Yolov5的交通标志检测模型，并创建了道路指示牌专用的数据集。通过引入预训练技术，提高了模型在复杂场景下的识别精度和速度。 使用YOLOv5进行道路标志检测的项目包括训练好的玩手机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在道路指示牌识别数据集上进行了训练，并包含四个目标类别：trafficlight（交通灯）、speedlimit（限速标识）、crosswalk（人行横道）和stop（停止）。此外，还提供了一个PyQt界面。 该数据集的标签格式包括txt文件和xml文件两种形式，分别保存在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架，并使用Python编写代码。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5模型的交通标志检测（含数据集）
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    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。
     
  • 基于Yolov5的口罩检测与识别数据集及训练模型（含标注数据）.zip
    优质
    本资源包含一个用于口罩检测的数据集及基于YOLOv5的预训练模型。数据集中含有详细的图像标注，便于快速上手进行相关研究和应用开发。 基于Yolov5的口罩检测识别数据集包括训练好的模型以及标注好的数据。整个数据集包含以下内容： - labels：所有图片对应的标签文件。 - photoes：经过整理后的图片数据集，原始图片来自特定来源。 - yolov5-master：存放Yolov5相关模型文件的文件夹。 - transmit.py：一个Python程序，用于快速将从GitHub下载的数据写入指定目录。
     
  • 基于YOLOv5的水下垃圾检测及预训练模型与标注数据集
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    本研究基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和定位水下垃圾的系统，并构建了一个包含大量标注图像的数据集，同时提供了预训练模型以促进进一步的研究。 YOLOv5用于水下垃圾检测的项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关结果数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg标注软件标记的真实场景高质量图片，图片格式为jpg。标签以两种不同格式保存：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，并分别存放于两个不同的文件夹中。 该数据集中包括多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标的检测样本。这些数据集覆盖了丰富的场景变化，能够为水下环境中的垃圾分类提供全面的数据支持。
     
  • 道路交通标志的检测和识别
    优质
    本研究聚焦于道路交通标志的自动检测与识别技术，旨在提高驾驶安全性和交通管理效率。通过分析图像数据，采用先进的机器学习方法，实现对各种复杂环境下的道路标志进行快速准确的辨识。 道路交通标志的检测与识别是当前研究中的一个重要课题。相关论文探讨了如何利用先进的计算机视觉技术来提高道路安全性和交通效率。通过分析图像数据，研究人员能够开发出更有效的算法，以实现对各种复杂环境下的道路交通标志进行准确和快速地检测与识别。这些研究成果对于自动驾驶汽车以及智能交通系统的未来发展具有重要意义。
     
  • 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。
     
  • Yolov5道路井盖及下水道井盖检测训练模型与数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发，专注于构建高效的道路和下水道井盖检测系统。通过精心标注的数据集优化模型性能，确保在复杂环境下的准确识别能力。 使用YOLOv5进行道路井盖及下水道井盖的检测训练模型需要一个包含2000左右数据的数据集，并且该数据集中已经配置好目录结构，标签以yolo格式（txt）提供，并已划分成train、val和test三个部分。此外还附有data.yaml文件来方便YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法直接进行模型训练。 以下是用于参考的数据集配置目录结构示例： - nc: 2 - names: [Road_drain, Road_manhole]
     
  • YOLOv5西红柿检测及预训练模型与数据集
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    简介：本项目基于YOLOv5框架开发了针对西红柿的精准检测模型，并提供了相应的预训练模型和数据集，适用于农业监控、产量估计等场景。 使用Yolov5进行西红柿检测的项目包括了两种预训练模型：yolov5s 和 yolov5m，它们是在一个包含1000多张图片的数据集上训练得到的，目标类别为toamto（番茄），共有一个类别。数据集中还包含了标签文件，格式分别为txt和xml，并分别保存在两个不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架并使用Python代码实现。
     
  • 基于Yolov5的交通标志牌识别项目（采用TT100K数据集）.zip
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    本项目基于YOLOv5框架，利用TT100K数据集训练模型，实现对各类交通标志牌的高效精准识别。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多个领域的技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术的项目代码。 【项目质量】：所有提供的源码经过严格测试，确保可以直接运行，并且在确认功能正常后才会上传。 【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计、课程作业、大作业以及工程实训等初期项目的立项工作。 【附加价值】：项目代码具有较高的参考和借鉴价值，可以直接修改复刻使用。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在此基础上进行二次开发以实现更多功能是十分便利的。 【沟通交流】：如果有任何关于使用的疑问，请随时与博主联系，博主会及时给予解答。我们鼓励下载并使用这些资源，并且欢迎大家一起学习和共同进步。