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。YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv5目标检测方法实现实时交通标志识别。

本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分别在Windows和Ubuntu系统上做中国交通标志识别的项目演示。具体项目过程包括：安装软件环境、安装YOLOv5、TT100K数据集及格式转换、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。

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