1、YOLO交通标志检测数据集二，一万多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO交通标志识别，数据场景丰富，将交通指示牌(不含交通灯)分为警告标志、禁令标志、指示标志和指路标志一共4类，对应英文类别名为warn_sign、ban_sign、guide_sign、wayfinding_sign。 2、数量：15000 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

由于上传资源大小限制，本资源包括GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触交通识别领域的人进行学习使用。

xgboost matlab代码

1、YOLO道路交通标志检测数据集，近900张使用lableimg软件标注软件标注好的真实场景的数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的道路交通标志检测；目标类别名为trafficlight；speedlimit；crosswalk；stop共四个类别 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

由于上传资源大小限制，本资源包括GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触深度学习交通识别领域的人进行学习使用。

点击绿色三角形运行按钮，弹出对话框问你是否改变路径，选择是，这样matlab才会到 文件夹所在路径调取图像，否则路径就是到默认的matlab路径调取图像，导致路径错误

该课题为基于Matlab的交通标志识别系统。带有一个人机交互界面。可以判别红色精灵蓝色指示和黄色警示三类交通标志。可以进行二次拓展，也就是每次识别不需要人为手工的去选择颜色。也可以进行视频的识别。识别之后可以进行语音播报。

该数据集是自己收集制作，实际项目所用，数据集质量可靠。一共有10种交通标志，分别是[‘ahead’, ‘clearway_no_stopping’, ‘crosswalk’, ‘motorway’, ‘non-motorized_lane’, ‘speed_limit_50’, ‘split-way’, ‘turn_left’, ‘turn_right’, ‘warning_sign’]。资源中数据集分为两种，一种是28x28大小的，另外一种是224x224大小。已做好分类，直接用。 使用于各种常见的cnn分类算法，适合于深度学习初学者学习。欢迎下载，有什么问题可私信沟通~

资源为交通标志数据，数据类别为10类，有1956张，数据格式已转换为MNIST手写字数据格式（文件名分别是t10k-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，train-labels-idx1-ubyte），可以直接替换MNIST手写字体数据使用，pytorch框架可直接用torchvision.datasets.MNIST调用，无需再更改数据加载方式，非常方便。可用于各种分类算法训练验证，如cnn或者snn。 【备注】：若需帮助转换自建分类数据格式 为MNIST数据格式，请私信我 欢迎下载使用，有问题可以私信留言~

道路交通标志线 第三部分 市政工程道路 GB5768-2009-第三部分