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BITVehicle UA-DETRAC车辆检测数据集

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简介:
BITVehicle UA-DETRAC车辆检测数据集是由北京理工大学研究团队开发的一个大规模车辆检测和跟踪的数据集,包含多种交通场景下的高清视频片段及注释信息。 UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集包含以下内容: 1. UA-DETRAC车辆检测数据集:包括官方提供的训练集(约82085张图片)和测试集(约56167张图片),以及标注文档Annotations。 2. Vehicle-Dataset车辆检测数据集:共有3000张图片,涵盖了21个类别,其中包括自行车、公共汽车、汽车、摩托车等常见类型的车辆。 3. BITVehicle车辆检测数据集:包含9850张图像,并且对6种类型进行了标注:公共汽车(Bus)、微型客车(Microbus)、小型货车(Minivan)、轿车(Sedan),SUV和卡车(Truck)。

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  • BITVehicle UA-DETRAC
    优质
    BITVehicle UA-DETRAC车辆检测数据集是由北京理工大学研究团队开发的一个大规模车辆检测和跟踪的数据集,包含多种交通场景下的高清视频片段及注释信息。 UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集包含以下内容: 1. UA-DETRAC车辆检测数据集:包括官方提供的训练集(约82085张图片)和测试集(约56167张图片),以及标注文档Annotations。 2. Vehicle-Dataset车辆检测数据集:共有3000张图片,涵盖了21个类别,其中包括自行车、公共汽车、汽车、摩托车等常见类型的车辆。 3. BITVehicle车辆检测数据集:包含9850张图像,并且对6种类型进行了标注:公共汽车(Bus)、微型客车(Microbus)、小型货车(Minivan)、轿车(Sedan),SUV和卡车(Truck)。
  • UA-DETRAC含8250
    优质
    UA-DETRAC数据集包含8250个车辆样本,是用于目标检测和跟踪研究的重要资源。该数据集旨在提高在复杂交通场景下的算法性能。 UA-DETRAC是一个车辆检测数据集,包含8250辆车辆的数据。
  • 基于UA-DETRAC识别的用于目标任务
    优质
    基于YOLO和VOC格式的道路车辆识别数据集可用于YOLO系列、Faster Rcnn及SSD等多种模型的训练应用。该数据集分类包括:汽车(car)、面包车(van)、其他(others)及公交车(bus),共包含20,500张图片。文件内包含了图片数据以及相应的txt标签信息,并提供了.yaml和.xml格式的分类标签文件;这些数据已按训练集、验证集及测试集进行划分组织;这些数据集可以直接用于YOLOv5至YOLOv10系列算法的模型训练;因资源总量超过1GB故已上传至百度网盘并提供永久有效链接
  • UA-DETRAC(含训练与试图像及XML标签).zip
    优质
    本资源包含UA-DETRAC车辆检测数据集,内含大量训练和测试图像及其对应的XML格式标签文件,适用于目标检测研究。 UA-DETRAC车辆检测数据集包括图像数据集和XML标签文件资源文件。详情如下: 1. DETRAC-Test-Annotations-XML:测试集xml文件。 2. DETRAC-Train-Annotations-XML:训练集xml文件。 由于图像数据量较大,无法直接上传,因此提供下载链接以获取完整的训练集和测试集图像数据。请放心下载使用。
  • UA-DETRAC.zip
    优质
    UA-DETRAC数据集包含大量交通场景视频,适用于检测及跟踪研究。该资源汇集复杂路况下的车辆行为数据,促进智能交通系统发展。 UA-DETRAC数据集是一个用于检测和跟踪视频中的车辆的数据库。它包含了大量的交通场景视频片段,并且每个片段都经过详细标注,包括车辆的位置、类型以及运动状态等信息。该数据集为研究者提供了丰富的资源来开发和完善先进的计算机视觉算法和技术,特别是在自动驾驶领域有着重要的应用价值。
  • UA-DETRAC的标注
    优质
    UA-DETRAC测试数据集的标注提供了复杂交通环境下车辆行为分析的重要资源,适用于目标检测与跟踪研究。 ua-detrac测试数据集包含两个文件:DETRAC-Test-Annotations-MAT.zip 和 DETRAC-Test-Annotations-XML.zip。这些文件包含了用于评估目标检测算法的标注信息。
  • UA-DETRAC跟踪评工具包DETRAC-Test-Tra
    优质
    DETRAC-Test-Tool是针对DETRAC检测与追踪挑战的数据评估平台,用于评测视频中的车辆行为分析,助力学术研究和应用开发。 UA-DETRAC数据集的跟踪测评工具包资源可以从官方提供的下载页面获取;包括文件:DETRAC-Test-Tra.zip。
  • UA-DETRAC训练标注
    优质
    UA-DETRAC训练数据集标注是一项针对交通场景下的视频检测与追踪任务而设计的数据注释工作,包含了大量车辆行为及运动信息。 UA-DETRAC数据集包含三个主要的标注文件:DETRAC-Train-Annotations-MAT.zip、DETRAC-Train-Annotations-XML.zip 和 DETRAC-Train-Annotations-XML-v3.zip。
  • ReId
    优质
    本数据集专注于车辆再识别技术的研究与应用,包含大量标注清晰、场景多样的车辆图像,旨在促进智能交通系统中车辆识别算法的发展。 VehicleReId 数据集由布尔诺理工大学发布,包含两台摄像机录制的5个视频文件,并从中提取出47123张车辆图像。该数据集还包括24530组车辆配对信息,可用于车辆重新识别等任务。
  • YOLO(dataset.rar)
    优质
    简介:YOLO车辆检测数据集(dataset.rar)包含大量标注图片,用于训练和评估实时车辆识别算法性能,助力自动驾驶与智能交通系统研发。 该数据集包含700张左右的车辆检测图片,适用于YOLO目标检测模型训练与验证。标签类别包括bus、car、SUV、taxi和truck,并提供txt和xml两种格式的标注文件。