1.Yolov8介绍 Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。 具体改进如下: Bac...
1、数据集简介 CCTSDB2021交通标志数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的,其有交通标志样本图片有近 20000 张,共含交通标志近 40000 个,同时包含按尺寸、场景分类区分的图像数据集,含有丰富的道路背景信息。图像来源为国内正常行驶的道路采集,拍摄视角多为车内的街拍、行车记录仪等,基本是在车内驾驶位与...
随着智能交通系统的发展,交通标识的自动检测与识别成为了关键的技术之一。CCTSDB2021作为一个针对中国城市交通标识的检测基准,为我们提供了一个评估交通标识检测算法性能的标准数据集。YOLOv7作为YOLO系列的一个新版本,凭借其出色的速度和准确性,成为了实现这一目标的理想选择。 一、YOLOv7简介 YOLOv7是YOLO(You Only...
开源数据集:交通标志数据集CCTSDB2021 一、数据集概览 CCTSDB2021交通标志数据集,源于长沙理工大学的专家团队之手,包含近20000张交通标志图片,涉及近40000个交通标志实例。数据集还按尺寸、场景进行了细致分类,并融入丰富的道路背景信息。所有图片均来源于国内真实道路行驶场景,拍摄角度多为车内视角,如街拍和行车记录仪等...
CCTSDB数据集对应rpnv2,第1种前景未进行标注,此时跟背景组成一个组合类别。 3、COCO(80)+CCTSDB(3)联合训练时,最终的分类任务为1+83类,对于某个数据集中未标注的类别,比如COCO中未标注的3类,可以和背景类组成一个组合类别。如下图所示: COCO标注了80类,后面3类未进行标注,所以后3类group信息为0,与背景类...
1 CCTSDB 数据集 CCTSDB 数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的,其有交通标志样本图片有近 20000 张,共含交通标志近 40000 个,但目前只公开了其中的 10000 张图片,标注了常见的指示标志、禁令标志及警告标志三大类交通标志。其 10000 张图片中,有 1000 张原始图片,1000 张在原始图片基础上进行横向改...
YOLOV8实战CCTSDB中国交通标志检测系统,python3实现,webui构建界面,数据流支持图像、视频、摄像头以及rtsp流,支持paddlepaddle/pytorch/onnx框架、支持linux、windows,技术支持、程序定制开发 加q:115404704代码下载面包多:https://mbd.pub/o/bread/ZJybl5ht技术说明
我们利用了COCO和CCTSDB数据集，基于Faster RCNN算法（SyncBN），联合训练了一个包含83类的检测器。在COCO_minival2014测试集上，使用GroupSoftmax交叉熵损失函数训练的模型在mAP指标上提升了0.7个点，达到39.3，相比原始Softmax交叉熵损失函数，性能显著提升。此外，我们还训练了一个trident*模型，6个...
GroupSoftmax允许类别融合，如将COCO（80类）和CCTSDB（3类）合并为83类。在Faster RCNN（SyncBN）的基础上，我们利用这两个数据集进行联合训练，发现使用GroupSoftmax后，coco_minival2014测试集的mAP从38.6提升到39.3，这表明即使在与COCO无关的CCTSDB数据集上，也能显著提高检测性能。同时，我们的...
交通标注检测数据集 E EricReno 8枚 CC0 交通目标检测计算机视觉 0 10 2024-10-31 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 数据集设置标注类别标注形式图像分辨率 train: 9681 warning voc (.xml) 500-1000 val: 1383 prohibitory test: 2768 mandatory 展开 文件列表 CCTSDB_VOC.zip CCTSDB_VOC.zi...