改进的yolo交通标志tt100k数据集目标检测
本资源仓库致力于提供一套完整的解决方案，用于目标检测领域中交通标志的识别，特别是针对TT100K数据集的优化。此项目基于YOLO（You Only Look Once）框架，深入探究了在交通标志检测中的应用，并针对该特定任务进行了诸多改进和调整，使其成为毕业设计、学术研究或实际项目中的宝贵资料。
核心特点
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数据集优化：针对TT100K数据集进行了详细分析与处理，解决了原数据集中存在的类别不平衡问题，剔除了标记数量为0的类别，并保留了151个有效类别，为模型训练提供了更为干净和平衡的数据基础。
- 技术支持：
- 支持COCO格式：改造数据加载机制，使之能够兼容COCO数据格式，便于使用现成的工具和库进行数据分析与评估。
- 数据增强与增强学习：实施了数据增强策略，提高了模型对不同环境与尺度交通标志的识别能力。
- 性能评估：增加了mAP(mean Average Precision)计算于验证阶段，精准评估模型性能。
- 模型优化：
- 调整了锚点(anchor boxes)，以更好地捕获交通标志的多样性与大小变化。
- 探讨了权重衰减(weight decay)的影响，保证模型训练的稳定性。
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实验结果：尽管初始mAP分数不高，尤其是在处理高分辨率图像和小物体时遇到挑战，但本项目通过一系列优化策略，旨在提升对小物体的检测效率，解决类别不均衡问题，为后续提升奠定了基础。
- 代码与文档：
- 提供了预训练模型和转换为COCO格式的脚本，方便快速启动项目。
- 涵盖单张图片预测、视频检测及FPS测试等功能的整合代码，易于理解和二次开发。
应用场景
- 适合用于交通领域的智能监控系统。
- 毕业设计项目，尤其是专注于计算机视觉、机器学习或人工智能方向的学生。
- 任何需要交通标志自动识别的工业应用或研究。
开始使用
- 环境搭建：确保安装了必要的Python库，如YOLO框架依赖、NumPy、OpenCV等。
- 数据集准备：下载TT100K数据集，并按照项目指南转换数据格式。
- 模型训练：利用提供的代码开始训练过程，可以根据需要调整参数。
- 评估与测试：通过mAP评估模型性能，并在实际图像或视频流上测试模型的有效性。
注意事项
- 在使用资源前，请仔细阅读相关许可协议。
- 模型性能受硬件配置影响，推荐使用具有足够GPU计算能力的设备进行训练。
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