德国交通标志识别数据集

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所属分类: 综合数据 标签: (无)
来源: Moonapi
更新时间: 2024-05-06 最新数据时间: 自动更新
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“德国交通标志识别基准”是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举办的多类单图像分类挑战赛。交通标志的自动识别是高级驾驶辅助系统所必需的,并且构成了具有挑战性的现实世界计算机视觉和模式识别问题。该数据集收集了超过 50,000 个交通标志图像的全面、逼真的数据集。它反映了由于距离、照明、天气条件、部分遮挡和旋转而导致的标志视觉外观的强烈变化。这些图像由几个预先计算的特征集补充,以

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    德国交通标志识别数据集简介

    “德国交通标志识别基准”是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举办的多类单图像分类挑战赛。交通标志的自动识别是高级驾驶辅助系统所必需的,并且构成了具有挑战性的现实世界计算机视觉和模式识别问题。该数据集收集了超过 50,000 个交通标志图像的全面、逼真的数据集。它反映了由于距离、照明、天气条件、部分遮挡和旋转而导致的标志视觉外观的强烈变化。这些图像由几个预先计算的特征集补充,以允许在没有图像处理背景知识的情况下应用机器学习算法。该数据集包含 43 个类别频率不平衡的类别。参与者必须对两个测试集进行分类,每个测试集超过 12,500 张图像。

    德国交通标志识别基准数据集:可能是自动驾驶汽车领域最受欢迎的图像分类数据集。自动驾驶车辆需要对交通标志进行检测和分类,以了解应用于路段的交通规则。也许,这个数据集太小而且不完整,无法用于实际应用。不…
    目前,国内和国外均有几个公开的交通标志数据集,其中德国交通标志数据集(GTSRB, German Traffic Sign Benchmarks)和比利时交通标志数据集(BTSD, Belgium Traffic Sign Dataset)多年来被许多科研团队广泛使用…
    GTSRB 是一个针对单张图片进行多分类的问题,总共有 40 个分类和五万张图片以及对应的标注,主要来自于德国街头的交通标志图片。
    交通标志识别 - 飞桨AI Studio
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