【深度学习】基于YOLOv5的交通标志识别系统-TT100K

最新推荐文章于 2025-05-31 17:21:03 发布
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#深度学习 #YOLO #python #人工智能

该文介绍了一个基于YOLOv5的交通标志识别系统，使用TT100K数据集的45类子集进行训练。实验环境包括Ubuntu/Windows，CUDA10.1和PyTorch1.8.1。通过convert_data.py转换数据，然后进行训练，并利用PyQt5实现可视化展示。

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基于YOLOv5的交通标志识别系统-TT100K

使用的数据集为TT100K。由于原始数据集较大，且分类数量较多，因此选取了分类数量最多的45类数据进行训练。

实验环境

  • Ubuntu18.04 / Windows 10
  • CUDA 10.1 cudnn7.6.1
  • Python 3.8.2 PyTorch 1.8.1
  • YOLOv5 6.0

使用说明

下载TT100K数据集,并下载相应的45分类的json文件，然后使用convert_data.py将其转换，得到划分好的数据集。最后进行训练。

训练结果

在这里插入图片描述

使用PyQt5进行可视化展示

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

基于深度学习YOLOv5的交通标志识别系统详解
02-09 720
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