Hello,大家好,我是augustqi。今天给大家分享的目标检测项目是:基于yolov3交通标志检测和识别(附代码和数据集)【目前yolov7都出来了,为什么要用2018年的yolov3呢?因为我想尝试一下,看看它效果如何,结果请看文末】
1. 引言
在无人驾驶中,基于深度学习实时检测并识别交通标志是一项很重要的任务,也是无人驾驶系统中不可或缺的技术。根据交通标志上的提示信息,才能做出正确的驾驶行为,避免违法违规,更要避免交通事故的发生。目前,无人驾驶已成为建设智慧交通、智慧城市领域的热点问题之一,国内外很多的科研结构、高校、企业都在深入研究,本次教程使用yolov3对交通标志进行检测和识别。
2. 数据集
本次教程使用“CCTSDB交通标志检测数据集”,该数据集中目前包含三大类:指示标志(mandatory)、禁止标志(prohibitory)、警告标志(warning)。
数据集大小:
类型 | 数量 |
---|---|
图片 | 16356 |
xml | 16356 |
数据集中共有16356张图片,每张图片对应一个xml文件。
数据集中每个类别的个数:
类别 |
---|
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