Yolov5-适用于中国的交通标志数据集（包含图像及标签）

简介：
本资料集合成了专为中国交通环境设计的标记图片和详细标签，兼容YOLOv5模型，助力于提高中国道路交通标志识别系统的准确性和效率。 交通标志是引导汽车行驶的重要信息之一，在自主驾驶与智能交通系统的发展过程中扮演着关键角色。为了推动这一领域的研究进展，构建一个包含大量样例及多种类别属性的交通标志数据集至关重要。该数据集中包括训练样本和验证样本两部分，涵盖58种不同的交通标志类型。具体而言，训练集合包含了超过4000张图片及其对应的标签信息；而验证集合则由1994张图像组成，并附带相应的标注说明。 这样的数据资源可以直接应用于YOLOv5模型的训练过程中，以提升其在识别各类复杂道路交通标识方面的性能表现。该数据集源自TSRD项目，其中各项内容已被作者预先分类整理完毕并提供给研究者使用。