yolov5机器视觉自行车违规停放数据集

资源摘要信息:"yolov5+非机动车违规停放+已标注数据集+机器视觉识别+自行车bicycles1_images_xmls" 知识点: 1. YOLOv5:YOLOv5是一种流行的实时目标检测算法，属于YOLO系列，YOLO代表"You Only Look Once"，即只看一次。YOLOv5在速度和准确性上都达到了很好的平衡，适用于各种实时目标检测任务。 2. 非机动车违规停放:非机动车违规停放是指非机动车辆（如自行车、电动车、三轮车等）在不允许停放的区域停放，或者停放的方式不规范，影响了行人和交通。 3. 已标注数据集:已标注数据集是指数据集中的每张图片都进行了目标检测标注，标注了图片中的目标位置和类别。这种数据集对于机器学习和深度学习模型的训练非常重要。 4. 机器视觉识别:机器视觉识别是指计算机通过图像处理和模式识别技术，识别和理解图像中的信息。在本资源中，机器视觉识别用于识别非机动车辆的停放情况。 5. 自行车:bicycles1的图片部分加标注数据部分包含了8000张自行车图片及其标注数据，已分类，分类包括了山地自行车，公路自行车，越野自行车，通勤自行车，共享单车等。每种自行车的张数大概在800-1000张之间，极个别重复。 6. yoloV5+非机动车数据集+非机动车违规停放+机器视觉识别:本资源是专为yoloV5设计的非机动车数据集，可用于训练yoloV5模型进行非机动车违规停放的机器视觉识别。 7. 图片XML标注文件:XML标注文件包含了图片中标注目标的信息，包括目标的类别，位置（左上角和右下角的坐标），形状等。在机器视觉识别中，XML标注文件是训练模型的重要输入。 8. 图片资源:图片资源包含了8000张自行车图片，8000张电动车图片，6000张三轮车图片及其标注数据，可用于训练机器视觉模型识别各种非机动车辆。 以上是本资源的主要知识点，涉及了目标检测算法，非机动车辆分类，机器视觉识别，数据集标注等多个方面，是进行非机动车违规停放识别任务的重要资源。