(1)车辆检测数据集 (2)自定义数据集 3. 基于YOLOv5的车辆检测模型训练 (1)YOLOv5安装 (2)准备Train和Test数据 (3)配置数据文件 (4)配置模型文件 (5)重新聚类Anchor(可选) (6)开始训练 (7)可视化训练过程 (8)常见的错误 4. Python版本车辆检测效果 5. Android版本车辆检测效果 6.项目源码下载 1. 前言...
Yolov5无人机俯视视角下的车辆和行人目标检测数据集 问题描述 无人驾驶飞机简称“无人机”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。搭载图像设备的无人机在高空航拍、区域巡视、军事侦查等方面有广泛应用。2018 年 9 月,世界海关组织协调制度委员会将无人机归类为“会飞的照相机”。 利用拍摄...
名称:[“大巴”、“大卡车”、“大客车-L”、“巴士-S-”、“汽车”、“中型卡车”、“小巴士”、“小卡车”、“卡车-”、“卡车--XL-”)共4058张,8:1:1比例划分,(train;3246张,val:405张,test:407张标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。 车辆种类检测数据集 规模: 总图像数量:4,058...
采用最先进的YOLOv8算法进行夜间车辆检测:通过采用当前最先进的YOLOv8算法,本文不仅展示了其在夜间车辆检测方面的出色性能,也通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本的对比分析,直观地证明了YOLOv8在效率和精准度上的显著优势。此外,本文还深入探讨了YOLOv8算法的原理和关键技术细节,为相关领域的研究者和技术开发者...
使用的数据集采用混合数据集的形式,一类为 BDD100K 数据集,另一类是从网络上爬取的行人图片及通过交通道路视频截取的图片。BDD100K 是最大的开放式驾驶视频数据集之一,其中包含 10 万个视频和 10 个任务,目的…
yolov8模型在手部关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】 60 -- 0:23 App yolov8/9/10/11模型在bdd100k数据集上的应用【代码+数据集+python环境+训练/应用GUI系统】 93 -- 0:21 App yolov58910模型在交通标识识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】 6798 10 22:07 App 用...
1. 采用最先进的YOLOv8算法:我们基于YOLOv8算法开发了行人车辆检测与计数系统,该算法相较于先前的版本(YOLOv7[3]、YOLOv6[2]、YOLOv5[5])在处理速度和准确度方面都有显著提升。通过详细的性能对比分析,我们展示了YOLOv8在行人车辆检测任务中的优越性,为该领域的研究和应用提供了新的视角。
红外人车检测数据集,2350+数据 可用于目标检测,jpg与xml一一对应 可转换成txt,用于yolov5算法训练 总共5个类别,包含大部分行人车辆数据 红外人车检测数据集 (Infrared Pedestrian and Vehicle Detection Dataset) 数据集描述 本数据集旨在支持在红外图像中进行行人和车辆的目标检测任务。数据集特别适用于智能交通系统、...
在已有权重的基础上直接训练，不需要特意冻结前面的层。
annotations/:存放每个图像对应的YOLO格式边界框标注。 README.md:项目说明文档,包含数据集的详细介绍、使用方法和注意事项。 数据集内容 图像数量:1800张 图像格式:JPEG 标注格式:YOLO(文本文件) 目标类别: congestion:道路拥堵 标注信息 边界框:每个目标在图像中的位置,用中心点坐标(x, y)以及宽度w和高度h表示。