清华交通标志牌数据集TT100K经过预处理后生成的re_TT100K数据集以及对应的yaml配置文件；预处理过程适应YOLO5的数据集格式，对TT100K中的所有图像根据所有类别各自的图片集数量重新划分，可以直接提供给YOLO5进行训练预测等。
2022-10-17 17:07:28
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课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》
在自动驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv4目标检测方法实现实时交通标志识别。
本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、TT100K标注格式转换成PASCAL VOC格式、YOLOv4训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。?
本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。
2021-10-08 11:46:25
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