【目标检测】基于yolov3交通标志检测和识别(附代码和数据集)

Hello，大家好，我是augustqi。今天给大家分享的目标检测项目是：基于yolov3交通标志检测和识别(附代码和数据集)【目前yolov7都出来了，为什么要用2018年的yolov3呢？因为我想尝试一下，看看它效果如何，结果请看文末】

1. 引言

在无人驾驶中，基于深度学习实时检测并识别交通标志是一项很重要的任务，也是无人驾驶系统中不可或缺的技术。根据交通标志上的提示信息，才能做出正确的驾驶行为，避免违法违规，更要避免交通事故的发生。目前，无人驾驶已成为建设智慧交通、智慧城市领域的热点问题之一，国内外很多的科研结构、高校、企业都在深入研究，本次教程使用yolov3对交通标志进行检测和识别。

2. 数据集

本次教程使用“CCTSDB交通标志检测数据集”，该数据集中目前包含三大类：指示标志（mandatory）、禁止标志（prohibitory）、警告标志（warning）。

数据集大小：

类型	数量
图片	16356
xml	16356

数据集中共有16356张图片，每张图片对应一个xml文件。

数据集中每个类别的个数：

类别