Advertisement

目标检测在自动驾驶场景下的驾驶员注意力检测数据集包含3,000张图片并支持VOC、COCO和YOLO三种常见格式的标注以实现快速实现训练

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
以下是一份关于自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测的数据集合介绍： 该数据集合由多个高质量图片数据构成，在真实车载视角下采集，并涵盖丰富的场景类型。例如：包含城市道路分心驾驶行为（如低头看手机）、高速公路上使用手机的情况；农村道路上打盹的现象；驾驶员视线模糊的情况；以及在驾驶过程中饮水的行为等。此外该集合还包括正常驾驶状态下的图像样本，并对不同情况进行了细致分类并命名为危险驾驶行为（DangerousDriving）、分心驾驶行为（Distracted）、饮酒驾驶行为（Drinking）、安全驾驶行为（SafeDriving）、疲劳驾驶行为（SleepyDriving）和打盹行为（Yawn）。各类别之间具有明确的区分度以便于后续的数据分析与模型训练。 此外该集合不仅适用于用于自动驾驶场景下的驾驶员注意力状态检测的项目研究而且还可以作为通用仓别中的目标检测数据集补充材料使用。 关于该数据集合的具体标注方法采用 labelimg 软件进行操作能够生成高质量的标注结果文件包括VOC(xml文件格式) COCO(json文件格式) 和YOLO(txt文件格式)等多种常用的目标检测数据格式支持直接用于YOLO算法模型的训练工作流程。 此外本资源还附带一份Yolov5的一键式目标检测训练脚本文件以及博主在实际训练过程中的日志记录以便于研究人员快速上手和验证实验结果。 由于该资源较大份量建议托管至百度网盘中获取具体下载链接请访问网盘地址：[百度网盘链接] 以上是按照给定要求对原文进行了同义改写的版本保持了原有的段落结构和核心信息同时通过改变表达方式使重复率降低并且满足了字数控制要求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • YOLO复杂场景人体目标检测数据集（包含5000张图片）+VOC/COCO/YOLO三种格式标签+划分脚本及训练指南.rar
    优质
    此资源包提供了一个针对复杂场景下的人体目标检测的数据集，内含5000张图像及其VOC、COCO和YOLO格式的标注文件，并附带数据划分与训练指导。 该数据集包含复杂场景下的人员目标检测图片，均为高质量的真实场景图像，并涵盖多种不同场景。使用lableimg工具进行标注，确保了标签的质量。标签以voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式存在，分别存放于不同的文件夹中，方便直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有YOLO环境搭建与训练的教程及数据集划分脚本，用户可以根据自己的需求自行进行训练集、验证集和测试集的划分。
  • 驾驶时未系安全带的目标检测数据集（VOC，含190张图片）
    优质
    这是一个包含190张图像的数据集，专门用于检测驾驶员在驾车过程中是否佩戴了安全带，采用VOC格式存储。 数据集格式采用Pascal VOC标准（不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的xml标注文件。 - 图片数量：190张 - 标注数量：190个xml文件，与图片一一对应 - 标注类别总数为5种： - car（车） - zhu_no（主驾驶未系安全带） - fu_no（副驾驶未系安全带） - fu_yes（副驾驶已系安全带） - zhu_yes（主驾驶已系安全带） 各个类别的标注数量如下： - 车：269个 - 主驾驶未系安全带：181个 - 副驾驶未系安全带：29个 - 副驾驶已系安全带：9个 - 主驾驶已系安全带：12个 标注工具使用的是labelImg，通过在图像上绘制矩形框来完成对各个类别的标记。请注意，该数据集不保证训练模型或权重文件的精度，仅提供准确且合理的标注信息。
  • YOLO目标检测VOC2007全量数据集（包含10000张图像）+三格式(voc/coco/yolo)标注文件+划分脚本+训练指南
    优质
    本资源提供YOLO算法所需的VOC2007全量数据集，含10000张图像及VOC、COCO和Yolo三种格式的标注文件，并附带数据划分与训练指导。 该数据集包含高质量的真实场景图片，并且涵盖了多种不同的应用场景。使用lableimg工具进行标注，确保了标签的准确性与一致性。这些标注文件以VOC（xml）、Coco（json）以及YOLO（txt）格式存储在不同的文件夹中，方便用户直接用于各种YOLO系列模型的训练和测试。 此外还提供了详细的YOLO环境搭建指南、训练案例教程及数据集划分脚本，帮助使用者根据具体需求自行调整数据集比例以适应不同阶段的需求。
  • YOLO水果目标检测数据集（包含10000张图片及VOC、COCO、Yolo三种格式标签+划分脚本+训练教程）.rar
    优质
    这是一个包含10000张图片和详细标注的YOLO水果目标检测数据集，提供VOC、COCO及Yolo格式标签，并附有划分脚本和训练教程。 YOLO水果目标检测数据集包含真实场景中的高质量图片，覆盖多种不同情况。使用lableimg软件进行标注，确保了标签框的质量，并提供了voc(xml)、coco(json)以及yolo(txt)三种格式的标签文件，分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠有详细的环境搭建指南和训练案例教程，帮助用户更好地理解和使用数据集。同时提供了一个脚本工具来根据需求灵活地划分训练、验证及测试数据集。 该数据集详细信息可参考相关文档或直接下载以进一步了解。
  • 【目标检测数据集】驾驶中危险行为识别数据集19930张含4类标签VOC+YOLO格式.zip
    优质
    本数据集包含19930张图像，用于检测驾驶过程中的四种危险行为。以VOC和YOLO两种格式提供，适用于目标检测模型训练与验证。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种标准格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml标注文件及yolo格式txt文件。 总共有19,930张图像，每一张都有对应的XML和TXT标签文件。该数据集中有4个不同的标注类别：drinking (喝水)、eating (进食)、mobile use (使用手机) 和 smoking (吸烟)，其中各类别的具体框数如下： - drinking: 8,319 - eating: 2,885 - mobile use: 6,542 - smoking: 2,266 总计标注数量为20,012个。 使用labelImg工具进行数据集的标记工作，遵循矩形框绘制规则来对每个类别进行标注。此外需要注意的是，在当前阶段没有提供关于该数据集的具体说明或特别要求。最后需要强调的一点是：本数据集中提供的标签信息准确且合理，并不对基于此训练出模型的效果做出任何保证。
  • 自动驾驶场景图像分割标注数据.zip
    优质
    本资源为《自动驾驶场景图像分割标注数据》，包含多种复杂交通环境下的高清图片及其详细像素级分类标签，旨在支持深度学习算法训练与测试。 1000张自动驾驶场景图像，已经标注好，可以直接用于测试分割算法。
  • 自动驾驶在复杂交通场景中的道路目标检测
    优质
    本研究专注于提升自动驾驶系统在复杂交通环境下的性能，特别强调通过先进的算法和传感器技术进行精确的道路目标识别与追踪。 随着汽车保有量的迅速增加，交通拥堵与交通事故等问题日益严重。为解决这些问题，自动驾驶技术逐渐成为研究热点之一。其中，道路目标检测是实现自动驾驶的基础技术之一，通过识别道路上的各种目标（如车辆、行人等），确保系统的安全性和可靠性。 本段落基于深度学习的目标检测技术展开复杂交通场景下道路目标检测的研究，并具体探讨了以下内容： ### 一、背景与意义 近年来，随着汽车数量的快速增长，城市中的交通拥堵和交通事故问题日益突出。自动驾驶技术作为解决这些问题的重要途径之一，在研发过程中受到了广泛关注。其中，准确地识别道路上的各种物体是实现安全驾驶的关键。 #### 二、关键技术点 ##### （一）基于深度学习的目标检测算法框架设计 1. **Faster R-CNN**：该方法通过使用区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），显著提高了目标检测的速度。它利用共享卷积层特征图生成候选区域，并采用Fast R-CNN进行最终的分类和定位。 2. **SSD**（Single Shot MultiBox Detector）：此算法结合了多尺度特征图，能够在一次前向传播中同时预测边界框的位置与类别概率，实现了快速检测。 3. **YOLOv4**：作为最新版本的YOLO系列模型之一，它在保持实时性能的同时提高了检测精度。通过引入SPP-Net、FPN等结构，并结合多种数据增强技术和训练策略优化了模型表现。 基于以上三种算法，在复杂交通场景的数据集上进行了对比实验（如自建的CTS数据集），结果显示YOLOv4在精确率和速度方面表现出色，其检测精度mAP达到了78.46%，每秒可处理32.78帧图像。因此选择YOLOv4作为后续研究的基础框架。 ##### （二）改进非极大值抑制算法解决目标遮挡问题 1. **CIOU-Loss回归损失函数**：这是一种改进的距离度量方法，可以更准确地评价边界框之间的相似性。 2. **Soft-NMS**：传统NMS（Non-Maximum Suppression）在处理重叠对象时可能误删有效目标。而Soft-NMS通过降低重叠边界的得分而非直接删除它们来保留遮挡下的目标。 3. **DIOU-NMS**：这是一种改进的非极大值抑制算法，考虑了边界框之间的距离，有助于改善复杂场景中的检测效果。 结合上述改进措施提出了一种新的非极大值抑制方法Soft-DIoU-NMS。实验表明，在CTS数据集上使用该技术后YOLOv4模型mAP提升至80.39%，同时保持较高的处理速度（每秒可处理31.52帧图像）。这不仅提高了复杂交通场景下的检测精度，还增强了其在其他环境中的泛化能力。 ##### （三）引入焦点损失解决小目标检测问题 1. **Mosaic数据增强方法**：通过随机裁剪多个图片并拼接成一张新图以增加训练集中小目标的比例。 2. **改进的K-means聚类算法**：用于生成更准确的先验框，这对于提高小目标识别性能至关重要。 3. **焦点损失（Focal Loss）**：该方法通过降低容易分类样本的影响权重来使模型更加关注难以分类的小对象，从而改善了检测效果。 改进后的YOLOv4在多个数据集上的表现均有显著提升，特别是在解决小目标的检测难题方面取得了重要进展。这表明引入焦点损失等技术对于复杂交通场景中的道路目标识别非常有效。 #### 三、结论 本段落通过对不同框架的目标检测算法进行对比分析，并针对复杂环境下的遮挡和小目标问题提出了相应的解决方案，为自动驾驶技术的发展提供了有力支持。未来的研究可以继续探索更多先进的深度学习技术和高效的优化方法，进一步提高自动驾驶系统在各种交通状况中的表现能力。
  • YOLO二维码目标检测数据集（包含20000张图片）及VOC、COCO和Yolo三种格式标签、划分脚本与训练教程合集.rar
    优质
    此资源包提供YOLO二维码目标检测所需的数据集，含20000张图片及VOC、COCO、Yolo三类标签文件。包含数据划分与训练教程。 YOLO二维码目标检测数据集包含20,000张图片，并使用lableimg软件进行标注。该数据集中只有一个类别：二维码。资源中包括yolo格式标签（txt文件）、voc格式标签（xml文件）以及coco格式标签（json文件），每一张图片都有对应的三种格式的标签，分别存放在不同的文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 此外还附赠参考文档和数据集划分脚本。这些资源可以帮助用户自行搭建YOLO环境，并提供训练案例作为参考；同时也可以根据个人需求按比例划分训练集、验证集及测试集。 请注意：该数据集中提供的标注是合理的，但并不保证模型或权重文件的精度（如果对精度有较高要求可以使用lableimg软件微调标框）。因此，在购买前请仔细考虑是否符合您的具体需要。若不存在资源缺失问题，则不予处理其他请求。