yolov5路标数据集

### 寻找适用于YOLOv5的路标数据集

对于YOLOv5用于路标识别的数据集获取，通常可以从公开资源中找到合适的选项。一种常见的做法是从专门提供计算机视觉任务所需数据集的平台下载。

#### 使用公开可用的数据集
一些知名网站提供了经过整理的道路标志数据集，这些数据集可以直接应用于YOLOv5模型训练。例如：

- **BTSDD (Belgian Traffic Sign Detection Dataset)**：该数据集中包含了比利时地区不同类型的交通指示牌图像及其标注信息。

- **GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark)**：德国交通信号灯及标识板的标准测试集合，在学术界广泛应用，适合用来验证算法性能[^1]。

#### 自定义采集与标注
如果上述现成的数据集无法满足特定需求，则可以考虑自行收集图片资料并完成相应的标签工作。这涉及到拍摄实际场景中的各种路标照片，并利用工具软件（如LabelImg）为每张图片打上边界框以及类别名称等必要标记[^2]。

#### 数据预处理脚本示例
为了方便后续操作，下面给出一段简单的Python代码片段来展示如何读取本地存储路径下的所有JPEG格式文件作为输入样本列表：

import os

def get_image_paths(directory):
    image_extensions = ['.jpg', '.jpeg']
    paths = []
    
    for root, _, files in os.walk(directory):
        for file_name in files:
            ext = os.path.splitext(file_name)[1].lower()
            if ext in image_extensions:
                full_path = os.path.join(root, file_name)
                paths.append(full_path)

    return paths


if __name__ == "__main__":
    dataset_dir = "path/to/your/dataset/folder"
    images = get_image_paths(dataset_dir)
    print(f"Found {len(images)} images.")