重要说明:数据集小于实际Udacity数据集图片数是因为里面存在空标注错误标注,已经被剔除,可以放心下载和训练自己模型,不用担心出现问题,数据集已经经过我这边自动修复、自动核验是否符合VOC格式标注规范
数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数):13063
标注数量(xml文件个数):13063
标注数量(txt文件个数):13063
标注类别数:11
标注类别名称:[“biker”,“car”,“pedestrian”,“trafficLight”,“trafficLight-Green”,“trafficLight-GreenLeft”,“trafficLight-Red”,“trafficLight-RedLeft”,“trafficLight-Yellow”,“trafficLight-YellowLeft”,“truck”]
每个类别标注的框数:
序号 | 类别名称 | 框数 |
1 | biker | 1676 |
2 | car | 60788 |
3 | pedestrian | 9866 |
4 | trafficLight | 2560 |
5 | trafficLight-Green | 5497 |
6 | trafficLight-GreenLeft | 305 |
7 | trafficLight-Red | 6859 |
8 | trafficLight-RedLeft | 1754 |
9 | trafficLight-Yellow | 264 |
10 | trafficLight-YellowLeft | 14 |
11 | truck | 3503 |
总计 | 11 | 93086 |
使用标注工具:labelImg
标注规则:对类别进行画矩形框
特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
图片预览:
标注例子: