yolov5交通标志数据集
时间: 2023-10-15 09:08:02 浏览: 101
YOLOV5交通标志识别检测数据集+代码+模型+教学视频
5星 · 资源好评率100%交通标志数据集的准备和训练过程可以参考以下步骤：
1. 首先，需要对交通标志数据集进行重新分配，适配YOLO格式并编写相应的配置文件。可以参考博主的TT100K2yolo博文，其中包括数据集划分、配置文件书写以及数据集目录组织的步骤。
2. 使用函数tt100k.divide_TrainValTest()对重新划分后的数据集图像进行处理，将其存储为与标签一一对应的格式。这一步骤完成后，你就可以将重新规划的数据集和标签文件用于YOLO5的训练和预测。
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
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