车辆识别数据集，图片数量20500，模型已训练200轮

车辆识别数据集（Vehicle Recognition Dataset, VDRD）

摘要

VDRD 是一个专为车辆识别设计的大规模数据集，它包含了20500张不同类型的汽车、货车、公交车以及其他类型车辆的图像。数据集提供了四种车辆类别：汽车、货车、其他车辆和公交车。这些图像经过专业的标注，可用于训练和评估YOLO系列的目标检测模型。VDRD 的目标是帮助研究人员和开发者构建更精确的车辆识别系统，应用于自动驾驶、交通管理等领域。

数据集特点

• 丰富的图像资源：数据集拥有20500张高质量的车辆图像，为模型训练提供了充足的样本。
• 多种车辆类别：数据集包含汽车、货车、其他车辆和公交车四大类，满足各种应用场景的需求。
• 精准的标注信息：每张图像都经过专业人员的精细标注，确保了目标区域的准确性。
• 易于使用：数据集已经按照YOLO格式整理，可以直接用于训练和评估YOLO系列的目标检测模型。
• 广泛的适用性：适用于自动驾驶、交通管理、车辆分类等多个领域。

数据集构成

• 图像数量：共20500张车辆图像。
• 类别数：4类
• 类别名称：car, van, others, bus

示例代码

以下是一个简单的Python脚本示例，用于加载数据集中的一对图像-标签对，并可视化其中的标注信息：

import os
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle# 数据集目录路径
data_dir = 'path/to/vdrd_dataset'
train_image_dir = os.path.join(data_dir, 'images/train')
train_label_dir = os.path.join(data_dir, 'labels/train')# 选取一张训练图像及其对应标签
image_files = os.listdir(train_image_dir)
image_file = image_files[0]  # 假设取第一张图
label_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.xml' or '.txt'image_path = os.path.join(train_image_dir, image_file)
label_path = os.path.join(train_label_dir, label_file)# 加载图像
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
height, width, _ = image.shape# 解析YOLO格式标签
def parse_yolo_label(label_path, image_width, image_height):bboxes = []if label_path.endswith('.xml'):# 解析XML格式的标签passelif label_path.endswith('.txt'):# 解析TXT格式的标签with open(label_path, 'r') as f:lines = f.readlines()for line in lines:class_id, x_center, y_center, box_width, box_height = map(float, line.strip().split())x_min = int((x_center - box_width / 2) * image_width)y_min = int((y_center - box_height / 2) * image_width)box_width = int(box_width * image_width)box_height = int(box_height * image_width)bboxes.append((class_id, x_min, y_min, box_width, box_height))return bboxes# 解析标签
bboxes = parse_yolo_label(label_path, width, height)# 可视化标注
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
colors = ['#FFA500', '#00FFFF', '#00BFFF', '#EE82EE']  # 这里仅展示四个颜色作为示例
names = ['Car', 'Van', 'Others', 'Bus']  # 这里仅展示四个类别作为示例
for bbox, color_name in zip(bboxes, colors):class_id, x, y, w, h = bboxrect = Rectangle((x, y), w, h, linewidth=2, edgecolor=color_name, facecolor='none')ax.add_patch(rect)ax.text(x, y - 10, names[int(class_id)-1], color=color_name, fontsize=8)plt.title('Vehicle Recognition Dataset')
plt.axis('off')
plt.show()

数据集使用指南

1. 数据准备：

   • 确认数据集路径是否正确，并且图像和标签文件均存在指定的目录下。
   • 检查数据集是否有损坏或缺失的文件，确保所有图像和对应的标注文件都是完整的。

2. 数据集划分：

   • 数据集可能已经划分为训练集、验证集和测试集，具体请查看数据集结构。

3. 配置文件：

   • 根据所使用的深度学习框架（如YOLOv5, YOLOv7, Detectron2等），创建合适的配置文件，设置好训练参数，包括学习率、批次大小、迭代次数等。

4. 模型训练：

   • 使用提供的数据集开始训练模型，注意根据实际情况调整模型参数。

5. 模型评估：

   • 训练完成后，在验证集或测试集上评估模型的表现，观察其在不同类别上的准确性和召回率。

6. 应用实践：

   • 将训练好的模型部署到实际的车辆识别系统中，实现对不同类型车辆的高效识别。