1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型， 2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’； 3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO 参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605

1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“truck” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

本标准规定了道路交通安全违法行为图像取证的技术要求、图片模式和试验方法等。 本标准适用于道路交通安全违法行为图像取证。

1、YOLOv3道路和桥梁裂缝检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、classes: crack 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127131688?spm=1001.2014.3001.5501

1、YOLOv5道路和桥梁裂缝检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、classes: crack 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127131688?spm=1001.2014.3001.5501

1、YOLOv7道路和桥梁裂缝检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、classes: crack 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127131688?spm=1001.2014.3001.5501

【实际项目应用】：车牌检测、车牌识别、车辆检测 【数据集说明】：车辆车牌检测数据集，一共1456张图片，标签包含两类，分别为“car”和“plat”，道路监控摄像头视角背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合不错，数据质量可靠。 【更多数据集介绍】https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

纯CSS3绘制在道路上行驶的汽车动画特效.zip

#1.雾天道路数据集 #2.去雾数据集