补充数据集:
1.筛选出不存在在已给labels的类别,找到对应的xml文件

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May  3 14:43:53 2021@author: ASUS
"""
import xml.etree.ElementTree as ET
from os import getcwd
import os
import random
random.seed(0)xmlfilepath=r'Annotations'
saveBasePath=r"ids"
map_ = []
l = []
with open("feature-5-17/labels.txt", "r") as f:for line in f.readlines():line = line.strip('\n')  #去掉列表中每一个元素的换行符
#        print(line)l.append(line)
print(l)
#----------------------------------------------------------------------#
#   想要增加测试集修改trainval_percent
#   train_percent不需要修改
#----------------------------------------------------------------------#
#trainval_percent=1
#train_percent=1temp_xml = os.listdir(xmlfilepath)
total_xml = []
for xml in temp_xml:if xml.endswith(".xml"):total_xml.append(xml)num=len(total_xml)
list=range(num)  #ftrain.close()
def convert_annotation(i):in_file = open('Annotations/%s'%(i), encoding='utf-8')tree=ET.parse(in_file)root = tree.getroot()
#    map_ = []for obj in root.iter('object'):id_ = obj.find('name').textif id_ not in l:print(i,id_)
#            print(id_)l.append(id_)
#        print(id_)map_.append(id_)
#
#    return map_
#image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt'%(image_set)).read().strip().split()
#list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w')
#for image_id in image_ids:
#    list_file.write('JPEGImages/%s.jpg'%(image_id))
#mao_ = []
for i in total_xml:convert_annotation(i)#ans = set(mao_)
mao_ = set(map_)
print(mao_)
ftrainval = open(os.path.join(saveBasePath,'id_all.txt'), 'w+')
for i in mao_:ftrainval.write(i + '\n')ftrainval.close()



walk
步行

Non-motorized vehicles
非机动车行驶

Round the island
环岛行驶

Motor vehicle
机动车行驶

Keep on the right side of the road
靠右侧道路行驶

Keep on the left side of the road
靠左侧道路行驶

Drive straight and turn right at the grade separation
立体交叉直行和右转弯行驶

Drive straight and turn left
立体交叉直行和左转弯行驶

Honk
鸣喇叭

Turn right
向右转弯

Turn left and right
向左向右转弯

Turn left
向左转弯

One way, straight
直行

Go straight and turn right
直行和向右转弯

Go straight and turn left
直行和向左转弯

Minimum Speed ​​Limit
最低限速

Minimum Speed ​​Limit
最低限速

Minimum Speed ​​Limit
最低限速

Minimum Speed ​​Limit
最低限速

Minimum Speed ​​Limit
最低限速

Minimum Speed ​​Limit
最低限速

Minimum Speed ​​Limit
最低限速

Pedestrian Crossing
人行横道

No Overtaking
超车

Ban animal-drawn vehicles entering
禁止畜力车进入

Ban large passenger vehicles from entering
禁止大型客车驶入

Prohibition of electric tricycles
禁止电动三轮车驶入

No U-turn
禁止掉头

Prohibition of non-motorized vehicles
禁止非机动车进入

No left turn for trucks
禁止载货汽车左转

It is forbidden to tow or trailer vehicles
禁止汽车拖、挂车驶入

Prohibit pedestrians entering
禁止行人进入

Prohibit motorized vehicles
禁止机动车驶入

Prohibit honking
禁止鸣喇叭

Two-wheeled motorcycles are prohibited
禁止二轮摩托车驶入

Prohibit certain two types of vehicles from entering
禁止某两种车驶入

Prohibition straight
禁止直行

No rickshaws are allowed
禁止人力车进入

Prohibition of human-powered cargo tricycles from entering
禁止人力货运三轮车进入

Human-powered passenger tricycles are prohibited from entering
禁止人力货运三轮车进入

Prohibition of tricycles and motor vehicles
禁止三轮车机动车通行

Prohibited right turn
禁止向右转弯

No left or right turn
禁止向左向右转弯

Prohibited right turn and straight
禁止直行和向右转弯

Prohibition of tricycles and motor vehicles
禁止三轮车机动车通行

Prohibited left turn
禁止向左转弯

Prohibition of right turning of passenger cars
禁止小客车右转

Prohibition of entry of small passenger cars
禁止小型客车驶入

Prohibit laden car into
禁止载货汽车驶入

Prohibit entry of vehicles transporting dangerous goods
禁止运输危险物品车辆驶入

Prohibited left turn and straight
禁止直行和向左转弯

Prohibit tractors from entering
进行拖拉机驶入

Limit axle load
限制轴重

Limit axle load
限制轴重

Limit axle load
限制轴重

Limit axle load
限制轴重

Limit axle load
限制轴重

No thoroughfare
禁止通行

Parking inspection
停车检查

customs
海关

Give Way to Oncoming Vehicles
会车让行

Slow down and give way
减速让行

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度

Limit height
限制高度


Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit speed
限制速度

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

Limit weight
限制质量

No parking
禁止停车

No Entry
禁止驶入

No long-term parking
禁止长时停车

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Speed restrictions lifted
解除限制速度

Park to give way
停车让行

Limit width
限制宽度

Limit width
限制宽度

Limit width
限制宽度

Limit width
限制宽度

Limit width
限制宽度

Limit width
限制宽度

Limit width
限制宽度

Limit width
限制宽度

Dangerous road near the mountain
傍山险路

Dangerous road near the mountain
傍山险路

Village
村庄

Embankment road
堤坝路

Embankment road
堤坝路

T-shaped plane crossing
丁字平面交叉

Ferry
渡口

Narrow on both sides
两侧变窄

Watch out for falling rocks
注意落石

Reverse detour
反向弯路

Reverse detour
反向弯路

Manshuiqiao
漫水桥

Crossroads
十字交叉路口

Crossroads
十字交叉路口

Y-shaped intersection
Y形交叉路口

Y-shaped intersection
Y形交叉路口


Y-shaped intersection
Y形交叉路口


Road Narrows on Left
左侧变窄

Y-shaped intersection
Y形交叉路口

T intersection
T形交叉路口


T intersection
T形交叉路口

T intersection
T形交叉路口

Roundabout
环形交叉路口

Continuous detour
连续弯路

slopes
连续下坡

uneven road
路面不平

Watch out for rain (snow) days
注意雨(雪)天

Low-lying road
路面低洼

High road surface
路面高突

stroll
慢行

Up a steep slope
上陡坡

Construction
施工

Cross plane
十字平面交叉

Accident-prone road
事故易发路段

Two-way traffic
双向交通

Watch out for wild animals
注意野生动物

Tunnel
隧道

Tunnel driving lights
隧道开车灯

Hump ​​bridge
驼峰桥

Unguarded railway crossing
无人看守铁路道口

Down steep slope
下陡坡

Sharp detour
急弯路

Sharp detour
急弯路

Slippery
易滑

Watch out for semaphores
注意信号灯

Someone guards the railway crossing
有人看守铁路道口

Narrowing on the right
右侧变窄

Detour right
右侧绕行

Narrow on both sides
两侧变窄

Pay attention to keeping the distance between cars
注意保持车距

Pay attention to adverse weather conditions
注意不利气象条件

Pay attention to the disabled
注意残疾人

Watch out for tidal lanes
注意潮汐车道

Pay attention to foggy days
注意雾天

Pay attention to children
注意儿童

Pay attention to non-motorized vehicles
注意非机动车

Pay attention to pedestrians
注意行人

Pay attention to confluence
注意合流

Pay attention to confluence
注意合流

crosswinds
注意横风

Watch out for icing on the road
注意路面结冰

Watch out for falling rocks
注意落石

Drive With Caution
注意危险

Pay attention to livestock
注意牲畜

Detour on the left
左侧绕行

Left and right detour
左右绕行

Pay attention to the queues of vehicles ahead
注意前方车辆排队

io:其他指示标志 Other signs
wo:其他警告标志 Other warning signs
po:其他禁止标志 Other prohibition signs

无人驾驶之交通标志识别项目--对TT100K数据集进行类别标注补充相关推荐

  1. 深度学习交通标志识别项目

    主要内容 在本文中,使用Python编程语言和库Keras和OpenCV建立CNN模型,成功地对交通标志分类器进行分类,准确率达96%.开发了一款交通标志识别应用程序,该应用程序具有图片识别和网络摄像 ...

  2. 交通标志识别 java_交通标志识别项目 putsi/tsaraisa · GitHub

    问:识别交通标志,怎么确定图片里有交通标志,具体在哪里?答:这个应该算目标识别和物体识别,CV的经典教程都有object recognition的内容可以参考.具体到交通标志识别,Github上有些开 ...

  3. 交通标志识别项目教程

    项目结构图 下载好项目压缩包后解压,得到以上的文件,首先将画红圈的文件删除(如果有) 安装软件 安装Anaconda 安装Pycharm 安装格式工厂 在上图中这个位置输入cmd回车,即可打开命令终端 ...

  4. Keras深度学习实战——交通标志识别

    Keras深度学习实战--交通标志识别 0. 前言 1. 数据集与模型分析 1.1 数据集介绍 1.2 模型分析 2. 交通标志识别 2.1 数据集加载与预处理 2.2 模型构建与训练 相关链接 0. ...

  5. python tensorflow 交通标志识别

    如果有问题,欢迎下方评论 交通标志识别,识别效果如下所示: 该模型一共可以识别42种交通标志,其中每种交通标志对应的标签如下所示: 0:'no traffic sign',1:'ban honking ...

  6. YOLOv5实战中国交通标志识别(TT100K数据集)

    使用YOLOv5完成TT100K数据集上的中国交通标志识别 课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35209 在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务.YO ...

  7. 动手学无人驾驶(1):交通标志识别

    今天主要介绍无人驾驶当中深度学习技术的应用. 本文是根据博客专家AdamShan的文章整理而来,在此表示感谢. 关于深度学习的图像分类技术,网上已有很多关于深度学习的课程(如吴恩达老师的深度学习专项课 ...

  8. 交通标志识别系统-tensorflow项目

    介绍 交通标志识别系统,可作为计算机类专业毕设项目.机器学习,人工智能,深度学习,模式识别项目.基于tensorflow,采用 Inception-ResNet-v2模型实现对58个类别的接近6K张交 ...

  9. 人工智能项目实践-交通标志识别

    交通标志识别-基于卷积神经网络模型 导入有关库 import urllib.request import os # python中的os模块用于处理文件和目录 import tarfile impor ...

最新文章

  1. 斯坦福全球AI报告:清华AI课程人数增16倍,人才需求暴增 35 倍
  2. 作为一个程序员为什么要写博客?
  3. 比特币现金反弹,区块链是极好机遇
  4. python中 yield的用法和生成器generator的说明
  5. 别再找了!全网最全的数据分析全流程攻略在这
  6. html5列表标签代码,HTML5列表标签和表格标签(示例代码)
  7. SparkSQL 将统计结果保存到Mysql
  8. javascript 西瓜一期 02 编程语言与标记语言的区别
  9. [Leetcode] single number ii 找单个数
  10. Python3中的魔术方法汇总
  11. curl post json_curl 模拟 GETPOST 请求,以及 curl post 上传文件
  12. 论计算机应用技术对企业信息化的影响
  13. HDF5: Python 的h5py与Julia的HDF5库读取效率比较,不差上下
  14. 用计算机录制声音让音质更好,电脑有什么好用的录音软件吗
  15. Android视频桌面,动态桌面开发
  16. 【Ruby】【改gem源镜像】【Win10 + Jruby-9.1.2.0 + Rails 5.1.3 + gem 2.6.4 】
  17. iOS App跟小程序之间跳转
  18. DAYTIME(daytime可数吗)
  19. 考研 | 一战南大软院险进复试后失利被刷,调剂国科大杭高院荣幸上岸
  20. 买礼物的艰辛【二分】

热门文章

  1. 4-4选区的存储和载入
  2. 小米手机一键修改经纬度参数
  3. 【OpenCV】图像的特效变换扭曲变换、球形变换、波动变换
  4. Logic Pro X 10.5.1 macOS 苹果音乐制作宿主软件下载
  5. linux全名称是什么意思,Linux 名称的来由
  6. oracle stalestats_dbms_stats.gather_schema_stats的GATHER STALE选项
  7. 可能是世上最强的AI算法可视化神器!
  8. 图片放大了模糊怎么办?
  9. VS2017配置Qt5.9教程
  10. 最近开发的基于Excel的考试系统---VBA