tt100k交通标志识别
时间: 2023-10-20 16:08:21 浏览: 77
TT100K交通标志识别是一个针对交通场景的标志识别数据集,包括43种交通标志,共包含5,000张图像。该数据集可用于交通标志识别的算法研究和性能评估。该数据集的挑战在于图像中的标志可能受到光照、遮挡和图像质量的影响,因此需要进行有效的图像预处理和特征提取来实现准确的标志识别。近年来,深度学习技术已经成功地应用于交通标志识别,取得了很好的效果。
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tt100k数据集下载
TT100K数据集是一个用于自动驾驶场景下的车辆检测和识别的开源数据集,包含了10万张图像和超过200万个车辆实例。您可以通过以下步骤下载TT100K数据集:
1.访问TT100K数据集官网:http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/data/TT100K/index.html
2.在页面上找到“下载”选项卡,并选择您需要的数据集版本,例如“TT100K V1.0 Full Dataset”。
3.填写下载申请表格,包括您的姓名、机构、邮箱等信息。
4.提交下载申请表格后,您将收到一封确认邮件和一个下载链接。
5.点击下载链接,您将可以下载一个压缩文件,其中包含了TT100K数据集的所有图像和标注文件。
请注意,TT100K数据集是一个非常大的数据集,下载可能需要一定的时间和网络带宽。
tt100k数据集介绍
TT100K数据集是由清华与腾讯的联合实验室整理并公布的一个交通标志数据集。该数据集包含了10万张图像,其中包含了30000个交通标志。这些图像是由6个像素很高的广角单反相机在中国的多个城市拍摄的腾讯街景全景图。拍摄地点的光照条件和天气条件各不相同。原始的街景全景图分辨率为8192x2048,然后将全景图裁剪成四份,最终数据集的尺寸为2048x2048。TT100K数据集包含了221种不同的交通标志类别,其中128类进行了标注。\[2\]
在使用TT100K数据集时,可以使用tt100k.original_datasets2object_datasets_re()函数对数据集进行比例划分,按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。此外,还可以使用tt100k.coco_json2yolo_txt()函数将CoCo格式的标签json文件转换为YOLO格式的txt文件,以便进行后续的训练和测试。需要注意的是,该函数需要分别调用三次,分别对应生成训练集、验证集和测试集的txt文件。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOV7训练TT100K交通标识符数据集](https://blog.csdn.net/qq_42475191/article/details/130901963)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [中国交通标志牌数据集TT1OOK中的类别ID及其图标罗列以及含义详细介绍](https://blog.csdn.net/qq_37346140/article/details/127581223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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