数据集:

keremberke/german-traffic-sign-detection

英文

数据集标签

['animals', 'construction', 'cycles crossing', 'danger', 'no entry', 'pedestrian crossing', 'school crossing', 'snow', 'stop', 'bend', 'bend left', 'bend right', 'give way', 'go left', 'go left or straight', 'go right', 'go right or straight', 'go straight', 'keep left', 'keep right', 'no overtaking', 'no overtaking -trucks-', 'no traffic both ways', 'no trucks', 'priority at next intersection', 'priority road', 'restriction ends', 'restriction ends -overtaking -trucks--', 'restriction ends -overtaking-', 'restriction ends 80', 'road narrows', 'roundabout', 'slippery road', 'speed limit 100', 'speed limit 120', 'speed limit 20', 'speed limit 30', 'speed limit 50', 'speed limit 60', 'speed limit 70', 'speed limit 80', 'traffic signal', 'uneven road']

图片数量

{'test': 54, 'valid': 108, 'train': 383}

如何使用

pip install datasets
  • 加载数据集:
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("keremberke/german-traffic-sign-detection", name="full")
example = ds['train'][0]

Roboflow 数据集页面

https://universe.roboflow.com/mohamed-traore-2ekkp/gtsdb---german-traffic-sign-detection-benchmark/dataset/1

引用

@misc{ gtsdb---german-traffic-sign-detection-benchmark_dataset,
    title = { GTSDB - German Traffic Sign Detection Benchmark Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { Mohamed Traore },
    howpublished = { \\url{ https://universe.roboflow.com/mohamed-traore-2ekkp/gtsdb---german-traffic-sign-detection-benchmark } },
    url = { https://universe.roboflow.com/mohamed-traore-2ekkp/gtsdb---german-traffic-sign-detection-benchmark },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
    year = { 2022 },
    month = { jul },
    note = { visited on 2023-01-16 },
}

许可证

CC BY 4.0

数据集概要

该数据集于2023年1月16日晚上9:04 GMT通过roboflow.com导出

Roboflow是一个端到端的计算机视觉平台,可帮助您:

  • 与团队共同进行计算机视觉项目
  • 收集和组织图像
  • 理解并搜索非结构化图像数据
  • 标注并创建数据集
  • 导出、训练和部署计算机视觉模型
  • 使用主动学习以改进数据集

对于可以与该数据集一起使用的最先进的计算机视觉训练笔记本,请访问 https://github.com/roboflow/notebooks

要查找超过100,000个其他数据集和预训练模型,请访问 https://universe.roboflow.com

数据集包括545个图像。标志以COCO格式进行了注释。

对每个图像应用了以下预处理:

  • 自动定向像素数据(带有EXIF定向剥离)

没有应用任何图像增强技术。