【行人车辆数据集】

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于 2024-06-11 15:23:06 首次发布

yolo行人车辆数据集

数据集地址: link
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/databases.html#VOC2005_1

【数据集】【YOLO】【目标检测】行人车辆识别数据集 8673 张，行人车辆识别毕业设计，YOLO行人车辆识别算法实战训练教程。
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
11-10 8918
【数据集】【YOLO】【目标检测】行人车辆识别数据集 8673 张，YOLO行人车辆识别算法实战训练教程。 数据集中包含3种分类：{'0': 'Bus', '1': 'Car', '2': 'Person'}，代表大巴车、轿车、行人。 数据集来自国内外图片网站、无人机航拍视频截图、监控视频截图； 可用于无人机车辆检测、监控车辆检测等。 检测场景为道路、景区、停车场等有车辆行驶的场景，可用于智慧交通等，服务于道路监管、车流量管控、车辆跟踪等。 基于QT的yolo可视化界面实战教程（详细步骤）。
车辆和行人检测
06-02
是关于行人和车辆检测的matlab程序，还有一些是OPEN-cv的程序。
道路驾驶视角人车检测数据集 16000张 带标注 voc yolo 数据集
zhangxian333的博客
02-17 2002
道路驾驶视角人车检测数据集 (Road Driving Perspective Human and Vehicle Detection Dataset)该数据集专为训练和评估基于YOLO系列目标检测模型（包括YOLOv5YOLOv6YOLOv7等）而设计，旨在帮助研究人员和开发者创建能够高效识别道路上的车辆和行人的系统。通过使用这个数据集，可以开发出适用于自动驾驶、智能交通监控等多种应用场景的技术解决方案。
VOC行人车辆数据集 VOC_person_car-dataset.zip
04-09
VOC行人车辆数据集，从VOC数据集中提取得到，可以用于行人车辆检测 数量：15454 标签格式： txt和xml 类别：person、car
行人和车辆的分类——数据集分类
hello world
06-09 4205
前面有行人的heght与距离的对比，行人宽高比为1:2。而车辆的宽高比为2:1。所以人的height为1.6m高，小汽车的尺寸为3.4m宽，1.6m高和宽。 200m处，小汽车像素为72*36 300m处，小汽车像素为48*24 400m处，小汽车像素为36*18 500m处，小汽车像素为28*14 600m处，小汽车像素为24*12 1200m处，小汽车像素为12*6 ...
目标检测应用场景—数据集【NO.22】行人车辆检测数据集
m0_70388905的博客
12-19 1145
行人车辆检测数据集
【车辆行人检测和跟踪数据集及代码汇总】
weixin_51154380的博客
08-20 1万+
本文汇总了车辆和行人检测跟踪相关的YOLO系列算法数据集、训练权重及可视化界面示例。主要内容包括：1）各类车辆检测数据集（汽车、自行车、摩托车、公交车、火车等），提供VOC和YOLO格式标签；2）多类别车辆检测数据集（2-5类组合）；3）行人检测数据集及YOLOv5训练权重；4）YOLO系列（v10-v13）的PyQt5可视化界面展示。所有资源均提供优快云下载链接，涵盖检测模型训练、验证和部署的全流程所需材料。
行人车辆数据集已标注几千张coco格式行人车辆数据集
05-31
本文将详细讨论“行人车辆数据集已标注几千张coco格式行人车辆数据集”，以及如何利用这样的数据集进行行人和车辆的识别。 一、COCO数据集格式 COCO（Common Objects in Context）是一种广泛使用的图像识别和分割...
行人车辆检测数据集一共4500张验证集500张
04-08
总而言之，这个行人车辆检测数据集配合YOLOv5模型的使用，为行人和车辆的自动检测提供了强大工具，其98%的mAP表明了模型的卓越性能。这个数据集不仅可以用于训练和优化模型，还可以作为评估新算法性能的标准基准，...
YOLOv3车辆行人四类别检测模型+数据集
04-27
1、YOLOv3车辆行人四类别检测模型， YOLO车辆行人四类别识别数据集，目标类别为person、car、bus、truck 共4个类别，4000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：...
YOLO算法-车辆行人检测数据集-2589张图像带标签-车辆-行人.zip
12-14
YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）...
智能驾驶场景的车辆行人检测数据集persson_car-dataset-part1-10800.zip
04-03
1、街道和公路场景下YOLOv5车辆行人检测 2、车辆行人数据集较大，被拆分为两部分，此为part1，共1万多张标注好的 图片 3、目标类别：person、car 4、标签格式为VOC和YOLO两种格式，即xml和txt格式 5、可直接用于智能驾驶场景的车辆行人检测
YOLOv7车辆行人四类别检测模型+数据集
04-27
1、YOLOv7车辆行人四类别检测模型， YOLO车辆行人四类别识别数据集，目标类别为person、car、bus、truck 共4个类别，4000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.youkuaiyun.com/zhiqingAI/article/details/124230743
手工标注高质量人车识别VOC数据集1000张
04-10
高质量人车识别VOC数据集1000张（xml文件），本人亲测训练后检测效果良好，纯手工标注，质量保证
ECCV 2020 | CV “造车”，生成内容一致的车辆数据集 |
我爱计算机视觉
08-26 1542
本文为52CV粉丝YorkeYao投稿，转载自知乎。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/198061566本文介绍一篇我们发表于ECCV 2020的论文 《S...
中山大学提出新型行人重识别方法和史上最大评测基准
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12-03 834
本文转载自机器之心。导读：行人重识别，是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本，计算复杂度也很大。在本文中，中山大学研...
目标检测应用场景—数据集【NO.24】行人车辆检测数据集2
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12-23 958
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行人检测数据集 行人检测( Pedestrian Detection) 是计算机视觉领域内应用比较广泛和比较热门的算法，一般会与行人跟踪，行人重识别等技术进行结合，来对区域内的行人进行检测识别跟踪，广泛应用于安防，零售等领域。由于行人的外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，行人检测也具有一定的挑战性。本文我们收集了行人检测常用的一些数据集，方便大家来学习和研究行人检测算法。所有数据集均为网上公开数据集，文末附有下载链接。 1.MIT-CBCL Pedestrian Database（MIT行人
第50期 行人车辆数据集
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一、重要性及意义 首先，目标跟踪对于个人和组织的目标实现至关重要。无论是个人职业发展、企业业务增长还是政府的社会发展，目标跟踪都能够帮助我们明确目标，并将其分解为可行的步骤和时间表。这有助于我们保持动力和专注，提高效率和生产力。通过实时了解目标的进展，我们可以及时评估和调整策略，确保在正确的轨道上前进。 其次，在技术应用层...
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### 行人和车辆检测数据集 对于机器学习或计算机视觉项目中的行人和车辆检测任务，存在多个公开可用的数据集可以满足需求。 #### KITTI 数据集[^1] KITTI 数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院(Karlsruhe Institute of Technology) 和丰田技术研究所(Toyota Technological Institute) 提供。该数据集不仅涵盖了丰富的场景变化，还提供了高质量的标注信息，包括但不限于： - 图像分割 - 物体检测（特别是汽车、行人） - 光流估计 - 场景流动 此数据集广泛应用于自动驾驶研究领域，尤其适合训练复杂的深度学习模型来识别道路环境中的动态物体。 #### Cityscapes 数据集 Cityscapes 集合专注于城市街景下的语义理解挑战赛。它包含了来自50个不同城市的多样化图像样本，并针对每张图片进行了精细级别的像素级标签分配工作。具体来说，在这个特定的任务设定下，能够获取到有关行人的精确位置以及各种类型的机动车辆的信息。 #### Caltech Pedestrian Detection Benchmark Caltech 行人检测基准测试是由加州理工学院(California Institute of Technology) 创建的一个大规模视频序列库。这些视频是在真实世界条件下录制而成，因此非常适合用来评估算法在复杂背景干扰情况下的表现能力。除了基本的目标定位外，还可以利用其提供的速度向量来进行运动预测分析。 ```python import os from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt def load_image(image_path): """加载并显示单个图像""" img = Image.open(image_path) plt.imshow(img) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 假设我们有一个指向某个数据集中图像文件夹路径 data_dir = '/path/to/dataset/images' image_files = [os.path.join(data_dir, f) for f in os.listdir(data_dir)] if image_files: load_image(image_files[0]) else: print("未找到任何图像") ``` 上述代码片段展示了如何简单地读取并展示来自指定目录的第一幅图像。这只是一个非常基础的例子；实际应用时可能还需要考虑更多因素如批量处理、增强操作等。
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