摘要:基于YOLOv8模型和UA-DETRAC数据集的车辆目标检测系统可用于日常生活中检测与定位汽车(car)、公共汽车(bus)、面包车(vans)等目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本…
UA-DETRAC数据集是真实场景中具有挑战性的车辆检测与跟踪的大规模数据集。该数据集使用Cannon EOS 550D相机拍摄于中国北京和天津，包含24个不同道路中10小时的视频片段，视频以25帧每秒的速度拍摄，分辨率为960×540像素。UA-DETRAC数据集包含100个视频序列，其中60个视频序列为训练集，40个视频序列为测试集。数据集中...
摘要:基于YOLOv8模型和UA-DETRAC数据集的车辆目标检测系统可用于日常生活中检测与定位汽车(car)、公共汽车(bus)、面包车(vans)等目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集,使用Pysdie6库来搭建前...
UA-DETRAC数据集中有超过14万个帧,并且有8250辆车进行了手动注释,因此总共有121万个带标签的对象边界框。 demo视频在网站首页 每一张图像的信息: 边界框的颜色反映了遮挡状态,包括完全可见(红色),部分被其他车辆遮挡(蓝色)或部分被背景遮挡(粉红色)。 车辆ID,方向,车辆类型和截断率在边界框中显示。 代表一般背景...
UA-DETRAC是车辆检测和跟踪的大规模数据集,数据集主要拍摄于北京和天津的道路过街天桥(京津冀场景),并手动标注了 8250 个车辆 和 121万目标对象外框。车辆分为四类,即轿车、公共汽车、厢式货车和其他车辆。天气情况分为四类,即多云、夜间、晴天和雨天。
数据集:DETRAC UA-DETRAC数据集来自于北京和天津不同的24个区域道路的监控中的截图,且为车辆的俯拍角度,适用于城市的道路监控。 链接:https://pan.baidu.com/s/1HFasaCgogWZrNqPHEltIqg 提取码:6k0i 参考项目: https://github.com/AlexeyAB/darknet ...
DETRAC数据集训练集:82085张测试集:56167张标注格式为:VOC(.xml) UA-DETRAC-G2:训练集:8639张验证集:2231张标注格式:YOLO(.txt) E EricReno 8枚 The UA-DETRAC CC0 交通目标检测计算机视觉 0 18 2024-11-27 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 项目背景: 随着交通监控技术的发展,车辆检测在...
UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集,作为这一领域的标杆性资源,不仅为研究者提供了丰富的数据支持,更为自动驾驶、交通监控等技术的创新与发展铺平了道路。 一、数据集概览 UA-DETRAC BITVehicle数据集是一个专注于车辆检测的大型数据集,由Cannon EOS 550D相机在中国北京和天津的24个不同道路监控中拍摄而成。该数据...
ua-detrac数据集提供了丰富的视频信息，每个训练和测试视频的帧率平均为1400帧，旨在考察对象检测算法的性能。然而，数据集中存在一些特点值得注意。例如，MVI_40863中的视频中，某些车辆几乎贯穿整个视频，这样的连续出现可能导致信息冗余，对于检测算法来说，可能增加了区分和追踪的挑战。同时，视频的时间跨度...
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