目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通目标数据集构建及高性能检测算法研究与应用

目录

前言

国内外研究现状 

目标检测研究现状 

目标检测数据集研究现状 

基于深度学习的通用目标检测方法 

2.1 数据集构建 

2.2 基于深度学习的目标检测框架 

2.2.1 双阶段检测算法分析 

2.2.2 YOLO系列单阶段检测算法分析 

2.3 多标签分类检测 

交通多样化数据集构建 

3.1 交通场景的特点 

3.2 数据集构建准备

 3.2.1 现有数据集特点 

3.2.2 样本数据采集流程 

3.3 基于LabelImg的标注优化工具 

3.3.1 目标预检测功能设计与实现 

3.3.2 目标多属性添加功能设计与实现 

 3.4 多样化数据集构建 

3.4.1 数据集划分 

3.4.2 数据集构建 

3.5 数据增广及融合 

3.5.1 针对交通场景的数据增强 

3.5.2 基于常规方法的数据增强 

 3.5.3 数据集融合 

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本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见交通目标数据集构建及高性能检测算法研究与应用（续） 

前言

近年来，伴随着道路建设的长足进步与汽车保有量的快速增长，道路交通压力显著 增加，对交通信息的智能化采集、交通的智慧化管理提出了新要求。实现交通智能化建 设的首要任务与技术难点是如何高效的获取交通目标信息、高质量的完成交通场景目标 检测。 
目标检测技术[1]中的传统目标检测方法鲁棒性差、适用性弱、精度提高困难，但随 着人工智能、机器视觉、深度学等领域研究方法和技术的不断成熟，基于深度学习的目 标检测为利用交通监控系统分析车辆运行状态及道路危险事件并改善交通安全提