zzd0225/crosswalk-detection-dataset|斑马线检测数据集|自动驾驶数据集

CDSet-3434数据集是一个用于研究斑马线检测和汽车穿越行为分析的开放源代码数据集。数据集包含3434张通过车载摄像头收集的斑马线图像，涵盖了多种真实场景，如白天、雨天、遮挡、变形、截断、夜晚、损坏和眩光等。数据集分为3080张训练集和354张测试集，并额外提供了1770张标记有无斑马线的图像用于测试。

原始信息汇总

CDSet-3434: Open Source Crosswalk DataSet for Zebra Crossing Detection

CDSet-3434数据集是一组由车载摄像头采集的斑马线（人行横道）图像，用于研究用于斑马线检测和分析车辆穿越行为的高级神经网络算法。

该数据集包含3434张图像，涵盖了白天、雨天、遮挡、变形、截断、夜晚、损坏、眩光等真实场景。目标包括两个类别：斑马线和引导箭头。数据集分为3080个训练集和354个测试集。此外，该数据集还提供了额外的1770张带有或不带有斑马线标签的图像用于测试。

下载CDSet-3434：

• Zenodo:

• 百度云: https://pan.baidu.com/s/1KCOQc0Qq9HVSYLc7v2Rigw, 提取码：343e

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CDSet-3434数据集的构建，是通过车辆装载的摄像头收集的斑马线图像进行的。这些图像涵盖了多种实际场景，如晴天、雨天、遮挡、变形、截断、夜晚、损坏、眩光等。数据集包括两种目标类别：斑马线和导向箭头。整个数据集由3434幅图像组成，划分为3080幅训练图像和354幅测试图像，并提供额外的1770幅带有或无斑马线标记的测试图像，以供研究神经网络算法的交叉步行检测和车辆穿越行为分析。

特点

本数据集的特点在于其多样性、真实性和细致的标注。它不仅包含了不同天气和环境条件下的斑马线图像，还提供了两种类别的标注，使得该数据集对于研究交叉步行检测算法具有极高的价值。此外，数据集的开放源代码和详细的文献引用，为研究人员提供了便利，有助于推动相关领域的学术交流和进步。

使用方法

使用CDSet-3434数据集时，用户可以从Zenodo或百度云下载。下载后，需解压文件并按照数据集的组织结构进行使用。训练集和测试集的划分便于进行模型训练和评估。此外，数据集的额外测试图像提供了更灵活的测试选项，有助于研究人员更全面地评估其算法的性能。

背景与挑战

背景概述

CDSet-3434数据集，作为开源的人行横道检测数据集，是在智能交通系统研究领域具有重要价值的资源。该数据集由张正德等研究人员于2022年创建，依托于车载摄像头收集的3434幅人行横道图像，旨在推动高级神经网络算法在人行横道检测及车辆通行行为分析中的应用。数据集覆盖了多种实际场景，如晴天、雨天、遮挡、变形、截断、夜晚、损坏和眩光等，并包含两类目标：人行横道和导向箭头。其分布为3080幅训练图像和354幅测试图像，以及额外的1770幅用于测试的人行横道有无标签图像。该数据集已被广泛应用于学术研究，并在智能交通领域产生了显著影响。

当前挑战

数据集构建过程中所面临的挑战主要体现在图像的多样性和复杂性上，如不同天气条件、光照变化以及各种遮挡情况，这些因素使得准确的人行横道检测变得极具挑战性。此外，数据集的构建还涉及到图像标注的准确性、数据增强策略的选择以及数据集的均衡性等问题。在实际应用中，算法需要准确识别各种条件下的人行横道，同时避免误检和漏检，这对算法的设计和优化提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

在智能交通系统的研究领域，zzd0225/crosswalk-detection-dataset数据集的典型应用场景是进行人行横道检测算法的研发与测试。该数据集收集了车辆装载摄像头捕获的多种复杂环境下的行人横道图像，为研究者提供了丰富的训练与测试资源，从而能够训练出适应不同光照、天气和遮挡情况的检测模型。

解决学术问题

该数据集解决了行人横道检测中的多种学术研究问题，如夜间低光照下的检测准确性、雨雪天气对检测性能的影响、以及行人和车辆遮挡对检测结果的干扰。通过这些问题的解决，显著提高了横道检测算法的鲁棒性和实用性，为智能交通领域的进一步发展奠定了基础。

衍生相关工作

该数据集催生了众多相关的经典工作，如CDNet网络，这是一种基于YOLOv5的实时且稳健的行人横道检测网络。此类工作不仅提升了算法的检测效率，而且通过开源代码和论文的共享，推动了行人横道检测领域的研究进展和学术交流。