UIUC车辆识别数据集是由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校提供的大规模图像数据库，主要用于研究和开发先进的车辆检测与分类技术。该数据集包含了多种类型、视角及光照条件下的车辆图片，为科研人员提供了宝贵的实验资源。
数据集中包含用于评估目标检测算法的汽车侧视图图像。这些图像是由Shivani Agarwal、Aatif Awan 和 Dan Roth 在 UIUC 收集并整理的，并在相关论文实验中使用。所有汽车图片均为灰度图像，原始格式为 PGM，共有 1328 张图片。
数据说明：
- 数据集中包含以下内容：
- 训练图像共1050张（其中550张是汽车图像，另外500张是非汽车图像）。
- 单比例测试图像有170张，其中包括大约与训练集中的汽车大小相同的200张图片。
- 多尺度测试图像是指包含不同尺寸的139辆汽车的108张图片。
评估文件提供了用于评价各种算法的标准方法。
5星
