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Mapillary发布世界最大交通标志数据集,用于自动驾驶研究

相信对于Mapillary大家并不陌生,该公司一直致力于推动自动驾驶的研究,发布了专门面向自动驾驶的覆盖全球多个地区的街景数据集Mapillary Vistas Dataset。 ?...几天前,该公司又发布了目前世界最大也最具多样性的交通标志数据集Mapillary Traffic Sign Dataset,可用于自动驾驶中交通标志的自动检测与分类的研究。...特点: 10万幅高分辨率图像,其中5.2万幅图像所有交通标志全标注,4.8万幅图像部分标注; 300个交通标志类别,32万+个包围框; 覆盖全球6大洲多个地理位置; 含有天气、季节、时刻、相机和视角等的多样性变化...相信该数据集也必将成为该领域影响深远的工作。 不过CV君看了下,该库在中国采集的图片数量和密度明显要少于其他地区(欧、美、日、澳、非)。 ?...数据申请地址: https://www.mapillary.com/dataset/trafficsign

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基于Keare的交通标志识别

argparse解析,由args变量持有 创建模型:自定义函数create_model(),返回使用keras.models.Model类创建的实例 模型编译:执行Model实例的compile() 数据增强...测试过程流程及实现: 解析脚本输入参数:使用argparse解析,由args变量持有 创建模型:自定义函数create_model() 模型加载:使用keras.models.load_model() 数据读取...           classes=classes,            class_mode='categorical'       )    elif type == 1:        # 验证集集数据处理...       generator = ImageDataGenerator(            preprocessing_function=preprocess_input  # 数据不做任何增强...os.path.exists(result_folder):        shutil.rmtree(result_folder)    os.makedirs(result_folder) ​   # 生成测试数据集

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