数据集概述
- 名称：道路监控视角人车检测数据集
- 图像数量：8000张
- 类别：行人 (person) 和车辆 (vehicle)，其中车辆可以细分为汽车 (car)、卡车 (truck)、摩托车 (motorcycle) 等子类别（具体取决于数据集的具体划分）
- 图像分辨率：各种分辨率，但通常为高清图像，适合于道路监控场景
- 标注格式：支持VOC和YOLO两种标注格式
- 应用场景：适用于训练和评估目标检测模型，特别是在道路监控、智能交通系统等领域
数据集特点
- 多样性：包含不同天气条件、时间段（白天和夜晚）、光照条件下的图像
- 高质量标注：所有图像都经过仔细的手动标注，确保标注的准确性
- 实际应用场景：图像来源于真实的道路监控视频，反映了典型的道路监控环境
- 丰富的视角：包括多种视角的拍摄，有助于模型更好地理解不同视角下的目标
- 复杂背景：包含各种复杂的背景，例如城市街道、乡村道路、高速公路等
标注细节
- VOC格式：每个图像对应一个XML文件，包含每个目标的位置信息（边界框坐标）以及类别标签。
- YOLO格式：每个图像对应一个文本文件，包含目标的中心点坐标、宽度、高度以及类别索引，采用归一化坐标表示。
使用建议
- 数据预处理：在使用前，建议对数据进行预处理，包括图像缩放、翻转、裁剪等增强手段，以增加模型的鲁棒性和泛化能力。
- 模型训练：可以使用如YOLOv8等先进的目标检测框架进行训练。考虑到数据集的规模和质量，预期能够训练出高性能的模型。
- 验证与测试：建议将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型的验证和最终性能评估。
