车辆行人检测数据集 数据集概述: -YOLO格式标注,直接适用于YOLO模型训练 -样本数量:训练集:5000,验证集:5000测试集 10000未标注 -目标类别:行人、骑自行车的人、汽车、卡车、有轨电车、三轮车 -'Pedestrian', 'Cyclist', 'Car', 'Truck', 'Tram', 'Tricycle' SODA10M车辆行人检测数据集 数据集描述 SODA10M...
数据集中的图像涵盖了多种光照条件,包括白天、傍晚和夜间,以及不同的天气状况和复杂的背景环境,确保了数据的多样性和可靠性。这张示例图片展示了夜间繁忙的交通场景,包括多辆汽车、行人和骑自行车的人。图像经过处理,呈现出灰度效果,增强了对比度,适合用于夜间或低光条件下的物体检测和识别任务。该数据集不仅适用于学...
KITTI车辆行人检测数据集 数据集描述: -YOLO格式标注,直接适用于 模型训练 -样本数量:标注:7481,未标注:7518 -目标类别:汽车,行人,骑自行车的人 已经划分好的训练集:验证集:测试集 6.5:3:0.5 KITTI 数据…
描述 自动驾驶热成像物体检测 概述 该模型用于检测可能移动的物体(汽车、自行车、人和狗),以辅助自动驾驶和无人驾驶车辆。 在这里插入图片描述 数据介绍 流行下载格式 - YOLOv9 - YOLOv8 - YOLOv5 - YOLOv7 - COCO JSON - YOLO Darknet - Pascal VOC XML - TFRecord - PaliGemma - CreateML JSON - 其他...
机器学习,包括深度学习,遵循的范式是“data fitting”,在已有的信息范畴内寻找X与Y的关系,当见到一个新的X'时,可以根据规律推断出属于哪个Y。这种方式依赖于应用场景和数据集中的样本特征,如果场景或数据集发生变化,就需要重新训练一遍。比如,在小狗的数据集中训练好的,只能识别小狗,是无法识别汽车的。