CCTSDB2021交通标志数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近 20000 张，共含交通标志近 40000 个，同时包含按尺寸、场景分类区分的图像数据集，含有丰富的道路背景信息。图像来源为国内正常行驶的道路采集，拍摄视角多为车内的街拍、行车记录仪等，基本是在车内驾驶位与副驾驶位视角，以下是数据集的图像概览。

数据集由多个部分构成，分别为训练集、测试集、分类测试集和负样本。训练测试这一块，训练集和测试集总共包含17856张图像及标注信息，其中训练集有部分图片在原始图片上改变了横向尺寸、添加椒盐噪声、调整亮度等，序号靠后的图像则是通过行车视频抽帧所得，场景重复性较大。标注信息总共分为三类：

负样本这一块，包含500张负样本图像，主要为道路中行驶采集的图像但不包含以上三类，可以在训练中酌情添加，也可以用于模型测试。

分类测试集中包含两个分类方式，“测试集尺寸大小分类”中根据图像交通标志大小分为XS、S、M、L、XL五类，“测试集天气光照情况分类”中根据图像中天气和照明条件分为cloud、foggy、night、rain、snow、sunny六类，每类文件夹中包含测试集相对应的xml格式标注文件。

主要说明一下数据集文件结构和对应内容

其中：

test - 测试集图像与标注，已经转换为yolo训练输入格式，图像在其中的images子文件夹，标注在labels子文件夹

train - 训练集图像与标注，已经转换为yolo训练输入格式，图像在其中的images子文件夹，标注在labels子文件夹

XML - 训练集和测试集图像的原始标注文件，标注格式为VOC，可以通过labelimg打开

voc_label.py - xml标注文件向yolo训练的标注文件转换脚本

【下载地址】

【开源数据集】交通标志数据集CCTSDB2021

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