车辆识别数据集.zip

1、yolov5训练好的汽车检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到 2、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797 4、包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码

该vb程序包含了串口通信和数据处理及数据查询，实时的车辆数据显示在窗口中，同时存储在数据库中，点击历史数据查询后能对以往数据进行查询

背景描述 该数据集中含有自行车、摩托车、汽车、货车的图像数据，可用于CNN模型以实现车辆识别和车辆分类，其中自行车、摩托车、汽车数据来自2005 PASCAL视觉类挑战赛（VOC2005）所使用的数据的筛选处理结果，货车图片来自网络收集，后期通过筛选处理得到。在本数据中，训练数据集与测试数据集占比约为5:1。 数据说明 文件列表 训练集：train.tfrecords 测试集：test.tfrecords 标签值说明：0=“自行车”,1=“汽 车”'，2=“摩托车”，3=“货 车”

内容概要：各种类型的车辆图片以及相对应标注过的标签，标签的格式是xml格式。 适用人群：需要做车辆识别的需要数据集的用户

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

基于opencv的车辆跟踪、应用质心跟踪算法实现，准备率高

将YOLOv5用于车辆检测任务，只考虑感兴趣区域（ROI）中的对象 使用DeepSORT进行车辆跟踪，无需对该模型进行再训练，只需进行推断 使用余弦相似性将对象的轨迹指定给最相似的方向。 在每个方向上计算每种类型的车辆。

OpenCv车辆识别训练模型

yolo模型车辆图像数据集-包括了自行车、摩托车、小汽车和货车。 区分了测试和训练集：比例为1:4；下载后，可直接用于训练 train: ../traffic_data/train_che/images val: ../traffic_data/test_che/images nc: 4 names: ['truck','bicycle','motorcycle','car']