Yolov5在非机动车违规停放检测中的应用-带标注的数据集+E-Bicycle图像+xml格式

简介：
本研究探讨了YOLOv5算法在识别和定位城市环境中非机动车辆（如自行车）不规范停放问题上的效能，结合特定设计的E-Bicycle图像数据集及XML标记文件，优化模型训练与测试流程。 文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle7图片及其标注数据部分，限于上传大小只包括雅迪电动车的864张图片及对应的标注信息。整个自行车数据集共分十类，此为第七类。所有资源总计有自行车图像约8000张及其标注数据，各类别涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤车等类型，每种类型的数量在800至1000张之间。 电动车的数据同样包含大约8000张图片及对应的标注信息，并分为多个类别如绿源电动车、台铃电动车等。同自行车数据集一样，每个类别的图像数量也在800到1000张左右。 此外还提供了约6,000张三轮车的已标注图像，分类包括淮海三轮车、闪电客三轮车等多种类型，每种类型的图片大约有500至600张。所有这些资源均适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放和机器视觉识别等应用。