最近更新于 2022-06-05 09:20
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因为一个任务要求，要做到把这些合在一起识别。经过考虑采用 BDD100K 数据集，虽然这个数据集是在美国采集的，但是在中国基本上没区别。开始的时候我是去官网下载这个数据集，但是这个数据集很庞大，而且下载过程中老是莫名的被终止（可能当作机器人了吧），后面采用的网友分享的：https://blog.csdn.net/qq_46244851/article/details/106453685
我这里使用 YOLOv5 进行检测，自己写了一个脚本对标注格式进行转换（放在数据集目录下的）。其中有一些目标我这里不需要识别，转换格式的时候就不管那些标注了，最终训练的类别和对应的标签量：
训练步骤同：https://blog.iyatt.com/?p=5536，使用预训练模型为 n 模型，训练了 20 代。
下面是在验证集上推理的
然后我在 B 站上找了一段视频（https://www.bilibili.com/video/BV1tw411R7Xw?p=2），用作测试，
Intel i5-8265U CPU 下十几的帧率，显卡 GeForce MX230 下帧率二十几。
目前还不完善，对于交通信号灯的状态，交通标志的内容识别还未完成，后续继续。