1、汽车检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了VOC和YOLO格式，即txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO汽车检测；共有两部分，这里是第二部分数据 2、目标类别名：car； 3、数量：4886 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087

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

1、从自动驾驶KITTI数据集中提取得到， 2、类别为car，标签格式为VOC和YOLO两种格式，即xml和txt标签文件，数量为近1万张 3、可以用于YOLO算法的车辆检测 4、数据示例：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743