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。

相关问题

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]
[ .reference_list ]

yolov8训练tt100k数据集

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8使用了Darknet作为基础网络，并通过多个卷积层和特征融合模块来提取图像特征。在训练YOLOv8模型时，可以使用不同的数据集，其中TT100K是一个常用的数据集之一。

TT100K数据集是一个用于车辆检测和识别的数据集，包含了100,000张图像，其中包括车辆的不同视角、不同尺度和不同环境下的图像。该数据集中的车辆类别包括轿车、货车、客车等。

要训练YOLOv8模型使用TT100K数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：首先，需要下载TT100K数据集并解压缩。然后，将图像和对应的标注文件整理到特定的文件夹中。

2. 标注格式转换：TT100K数据集的标注格式可能与YOLOv8所需的格式不一致，因此需要将标注文件转换为YOLOv8所需的格式。通常，YOLOv8要求每个标注文件包含一行描述一个目标，格式为`class_id x_center y_center width height`，其中`class_id`是目标类别的索引，`(x_center, y_center)`是目标框的中心坐标，`width`和`height`是目标框的宽度和高度。

3. 数据划分：将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常，可以将大部分数据用于训练，一部分数据用于验证和测试。

4. 模型配置：根据YOLOv8的网络结构和超参数设置，配置模型的相关参数，如输入图像尺寸、类别数、学习率等。

5. 模型训练：使用划分好的训练集对YOLOv8模型进行训练。训练过程中，可以使用数据增强技术来扩充训练数据，提高模型的泛化能力。

6. 模型评估：使用验证集对训练好的模型进行评估，计算模型在目标检测任务上的性能指标，如精度、召回率等。

7. 模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型在未见过的数据上的表现。