该数据集主要包含自行车、电动车和摩托车，标签都是yolo格式，是经过本人精心挑选及筛选的。博客上也有很多其它数据集资源，但经本人下载后有很多图片的标签有误，甚至压根就不是人工标注的（估计是拿模型直接检测出来的），这个严重影响模型的精度。 数据集图片总数为12811，标签文件名与图片片名一一对应，但是有的标签文件是多余的，不对应图片，训练的时候直接根据图片读标签即可。 标签格式：（类别 id 归一化后的x,y,w,h），其中id均为-1，因为我用这个数据集训练的跟踪模型，所以会有id信息。如果只想训练检测模型，对标签用代码处理以下即可。

电动车自行车数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有4100+张各种场景的电动车自行车图像,共5700+个电动车650+个自行车标注框. 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为电动车自行车检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景电动车自行车的检测. 免去了收集,挑选,标注电动车自行车图片的时间,可直接进行工程化应用