交通标志是引导汽车行驶的最重要信息之一，交通标志的检测是自主驾驶和智能交通系统的重要组成部分。构建一个具有多个样本和足够属性类别的交通标志数据集将推动交通标志检测研究的发展。 该数据集包含训练集和验证集，共有58种类别，训练集含有4000多张图片和标签，验证集含有1994张图片和标签。 可以直接放入yolov5中进行训练。（该数据集源自TSRD，作者已分类好训练集、验证集以及每个标签信息） 中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

限速标志数据集yolov5，限速标志识别 可直接用于yolov3、4、5训练 手动标的数据集 限速10-80 共1300张标注好的图片 以及生成的xml文件 限速标志数据集yolov5，限速标志识别 可直接用于yolov3、4、5训练 手动标的数据集 限速10-80

交通标志数据集（仅供参考啦）

含xml/txt可直接训练

几千张交通标志数据集，采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测

含有15000多张中国道路交通标志设施，含有丰富的道路背景。标注信息：三类prohibitory、warning、mandatory（禁令标志、警告标志、指示标志） 可以在python下利用pytorch直接使用

该数据集是自己收集制作，实际项目所用，数据集质量可靠。一共有10种交通标志，分别是[‘ahead’, ‘clearway_no_stopping’, ‘crosswalk’, ‘motorway’, ‘non-motorized_lane’, ‘speed_limit_50’, ‘split-way’, ‘turn_left’, ‘turn_right’, ‘warning_sign’]。资源中数据集分为两种，一种是28x28大小的，另外一种是224x224大小。已做好分类，直接用。 使用于各种常见的cnn分类算法，适合于深度学习初学者学习。欢迎下载，有什么问题可私信沟通~

项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分