如何获取tt100k数据集中的类别数

### 回答1：
TT100K数据集是一个用于自动驾驶场景下的图像识别的数据集，包含了通过摄像头捕捉的场景图像，以及它们对应的标注信息。获取TT100K数据集中的类别数非常简单，只需要查看其标注文件夹中的label_dict.csv文件即可。label_dict.csv文件中包含了数据集中所有可能出现的目标类别，共有24类，分别是：
1.行人
2.车辆（汽车、卡车、公交车、火车、自行车、摩托车）
3.非机动车（自行车、摩托车）
4.信号灯（红绿灯、黄灯）
5.标志牌（限速、直行、左转、右转等）
6.路面标线（停车线、车道线等）
通过查看label_dict.csv文件，可以轻松地获取TT100K数据集中的类别数。

### 回答2：
TT100K数据集是一个开放的图像分类数据集，其中包含100000张图像，共61个类别。要获取TT100K数据集中的类别数，可以按照以下步骤进行操作：

第一步：下载TT100K数据集，可以在官网（http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/）上下载数据集。

第二步：解压缩下载的文件。

第三步：查看数据集中的标签文件。TT100K数据集包含两个标签文件：train.json和test.json。这两个文件分别包含训练集和测试集中图像的标签信息。打开其中之一，可以查看每个图像对应的类别标签。类别标签为一个数字，表示该图像属于哪个类别，可以将这些数字统计起来，即可得到TT100K数据集的类别数。

第四步：使用程序进行统计。可以使用Python等编程语言，读取标签文件并统计其中各个类别标签出现的次数，以此计算TT100K数据集中的类别数。

综上所述，获取TT100K数据集中的类别数，需要下载数据集，解压缩文件，查看标签文件并统计类别标签出现的次数，或者使用编程语言进行统计。