013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测

代码下载和视频演示地址:

013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测_哔哩哔哩_bilibili

​效果图如下:

 代码主界面展示:

通过运行01detect.py可以对单个文件夹下的所有图片进行交通牌检测。

通过运行02detector_video.py可以对视频中的交通牌进行检测。

数据集文件在data文件中,为CCTSDB数据集,已转化成xml格式

 

YOLOv3是一种基于卷积神经网络的目标检测算法,全称为You Only Look Once v3。它是YOLO系列中的第三个版本,旨在解决目标检测中准确性和速度之间的平衡问题。

相比于传统的目标检测算法,YOLOv3具有以下几个特点:

单阶段检测:YOLO

### 适用于YOLOv3目标检测的公开数据集 对于YOLOv3这样的目标检测模型,多个公开可用的数据集可以提供丰富的标注图片来支持训练和测试过程。以下是几个广泛使用的数据集: #### COCO 数据集 COCO (Common Objects in Context) 是一个大型图像数据库,包含了超过30万张高质量的自然场景照片以及详细的边界框和分割掩模标签。该数据集中共有80类对象类别,非常适合用来评估像YOLOv3这样的一般化目标检测器性能。 #### Pascal VOC 数据集 Pascal Visual Object Classes Challenge 提供了一个结构化的框架来进行视觉识别研究工作。它涵盖了20种不同的日常物品分类,并附带了矩形包围盒形式的对象实例位置信息。尽管规模相对较小,但对于初步实验来说仍然是非常有价值的资源之一[^1]。 #### CCTSDB 数据集 特别针对交通标志识别任务设计而成;此集合由城市街景下的各种道路交通指示组成。这些样本不仅能够帮助改进特定应用场景下(比如自动驾驶汽车感知模块)的目标探测能力,同时也可用于验证YOLOv3在处理复杂背景条件时的表现效果如何。 ```python import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) dataset = datasets.CocoDetection(root='./data/coco/images', annFile='./data/coco/annotations/instances_val2017.json', transform=transform) for i in range(len(dataset)): image, target = dataset[i] break # Just to show how you can load data from the dataset. ```
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