TT100K 中国交通标志100类：YOLOv10 + UI界面实现与数据集应用

引言

随着自动驾驶技术和智能交通系统的飞速发展，交通标志的自动识别成为智能交通领域的重要研究方向之一。交通标志不仅在引导司机的行为方面起着至关重要的作用，还在自动驾驶和智能监控系统中扮演着关键角色。深度学习，尤其是目标检测技术，在交通标志的自动识别中已经取得了显著的进展。

在众多目标检测方法中，YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性、实时性和准确性被广泛应用于各种视觉任务中。YOLOv10是YOLO系列算法中的最新版本，它在多个方面进行了优化，特别是对于小物体检测、高复杂度场景处理和实时性要求的增强，使其成为交通标志识别的理想选择。

本文将介绍如何使用YOLOv10进行中国交通标志数据集TT100K的训练与测试，并结合PyQt5设计一个简单的UI界面，用于实时显示交通标志检测结果。我们将从数据集介绍、数据预处理、模型训练、推理与实时检测到UI设计等方面进行详细讲解，并给出完整的代码实现。

1. TT100K 数据集概述

1.1 数据集背景

**TT100K（Traffic sign 100K dataset）**是一个专为交通标志识别设计的大型数据集。它包含100类不同的交通标志，涵盖了限速标志、停车标志、警告标志、指示标志等多个类别。数据集的图像来自于各种道路场景，包括不同的光照、天气