无人机场景 - 目标检测数据集 - 车辆检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

  • 数据集介绍:无人机场景车辆检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如无人机场景城市道路行驶车辆图片、无人机场景城市道边停车车辆图片、无人机场景停车场车辆图片、无人机场景小区车辆图片、无人机场景车辆遮挡、车辆严重遮挡图片数据等,数据集类别划分为轿车 car、货车 van 和巴士 bus 三个类别,;
  • 适用实际项目应用:无人机场景下车辆检测项目,以及作为无人机场景通用车辆检测数据集场景数据的补充;
  • 标注说明:采用 labelimg 标注软件进行标注,标注质量高,提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式,可以直接用于如 YOLO 等的算法训练;
  • 附赠训练示例:提供 YOLO11 一键训练脚本,提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持,提供博主训练结果日志供参考;

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数据集介绍:多类别车辆目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类别车辆目标检测数据集 图片数量: - 训练集:876张图片 - 验证集:247张图片 - 测试集:128张图片 总计:1,251张道路场景图片 分类类别: - Bicycle(自行车):两轮非机动车,含骑行场景 - Bus(公交车):大型公共交通车辆 - Car(轿车):常见乘用车型 - Motorcycle(摩托车):两轮机动车辆 - Truck(卡车):商用载货车辆 标注格式YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别标签,支持主流目标检测框架直接调用 数据特性: 覆盖多种道路场景下的车辆目标,包含不同角度、距离及光照条件下的目标实例 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 支持车辆类型识别模型训练,提升自动驾驶系统对道路参与者的分类能力 智能交通管理系统: 用于构建交通流量统计、违章车辆识别等智能分析系统 车载ADAS功能开发: 为车道偏离预警、碰撞预警等辅助驾驶功能提供数据支持 学术研究领域: 适用于目标检测算法改进、小样本学习、域适应等计算机视觉研究课题 三、数据集优势 精准的类别划分: 5类道路核心参与者完整覆盖,标注经过双重质检流程验证 真实场景多样性: 包含城市道路、高速公路等多种环境,涵盖不同时段与天气条件 任务适配性优异: YOLO格式标注可直接适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8, Detectron2等) 标注经济性突出: 通过高质量标注实现小样本高效训练,876张训练集即可满足基础模型训练需求 扩展应用潜力: 支持从基础目标检测扩展到多目标跟踪、行为分析等衍生任务开发
自动驾驶交通物体多类别检测数据集 一、基础信息 数据集名称: 自动驾驶交通物体多类别检测数据集 数据规模: - 训练集: 1,717张 - 验证集: 489张 - 测试集: 238张 - 总计: 2,444张道路场景图片 分类类别: 1. bicycle: 两轮交通工具检测 2. bus: 大型公共交通工具识别 3. bus-stop-sign: 公交站台定位标识 4. car: 多种乘用车型检测 5. crosswalk: 行人过街区域识别 6. crosswalk-sign: 人行横道警示标志 7. empty-street: 无障碍物道路场景 8. green-traffic-light: 通行信号状态识别 9. motorcycle: 机动两轮车检测 10. red-traffic-light: 禁行信号状态识别 11. stop-sign: 强制停止交通标识 标注格式: YOLO格式标注,包含标准化坐标框与类别编码 数据特性: 涵盖日间道路场景包含车辆、交通设施、信号灯等多维度要素 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 支持构建实时交通要素检测模型,用于自动驾驶系统的环境感知模块训练。 智慧交通监控系统: 可用于开发道路异常状态检测系统,识别违规停车、信号灯故障等场景。 辅助驾驶技术研发: 为ADAS系统提供多目标检测训练数据,增强车道保持、碰撞预警等功能。 交通场景理解研究: 支持学术机构开展复杂交通场景下的多目标交互关系研究。 三、数据集优势 完整交通要素覆盖: 包含11类关键交通要素,涵盖动态物体(车辆)、静态设施(标志)和状态信号(交通灯)三维要素。 真实场景多样性: 包含不同道路密度样本(从空街道到复杂路口),适配多种实际应用场景。 精准空间标注: 经专业标注团队校验的YOLO格式数据,确保目标定位精度和类别准确性。 即用性设计: 数据已按标准比例划分训练/验证/测试集,可直接用于YOLO系列模型训练与评估。 时序扩展潜力: 数据采集包含连续道路场景,支持后续扩展为时序感知数据集
自动驾驶多类别交通目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称: 自动驾驶多类别交通目标检测数据集 数据规模: - 训练集:860张图片 - 验证集:257张图片 - 测试集:135张图片 分类类别: Police Car(警车)、Ambulance(救护车)、Bicycle(自行车)、Bus(公交车)、Car(轿车)、Covered Van(厢式货车)、Motorcycle(摩托车)、Pickup(皮卡)、Three Wheeler(三轮车)、Truck(卡车) 标注格式: YOLO格式,含目标检测边界框坐标与类别标签 数据特性: 覆盖城市道路、交叉路口等自动驾驶典型场景包含白天光照条件下的车辆实例 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 支持车辆识别核心功能的模型训练,助力自动驾驶系统精准识别12类交通参与者 交通监控系统优化: 可用于道路监控视频分析算法研发,实现多车型流量统计与异常车辆检测 智能交通研究: 为V2X通信、路径规划等研究提供基础感知数据支撑 车载安全预警系统: 训练紧急车辆(救护车/警车)优先识别模型,提升道路安全响应能力 三、数据集优势 精准道路场景覆盖: 包含摩托车、三轮车等特殊车型标注数据,适配复杂道路环境下的自动驾驶需求 高密度目标标注: 单图含多个交叉重叠目标实例,提升模型在拥堵路况下的检测鲁棒性 任务适配性强: YOLO格式原生支持主流深度学习框架,可直接用于目标检测模型训练与验证 实际应用价值突出: 特别强化紧急车辆标注数据,为自动驾驶系统的优先避让决策提供关键数据支持 标注一致性保障: 所有标注文件经多轮质检,确保同类目标在不同光照条件下的标注标准统一
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