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TT100K - Tsinghua-Tencent 100K|交通标志检测数据集|自动驾驶数据集
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TT100K数据集是一个用于交通标志检测和识别的大规模数据集，包含100,000张标注的交通标志图像。该数据集主要用于计算机视觉和自动驾驶领域的研究。
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cg.cs.tsinghua.edu.cn
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
TT100K - Tsinghua-Tencent 100K数据集的构建基于大规模的道路交通场景图像，涵盖了多种交通标志和交通信号灯。该数据集通过在不同时间和天气条件下采集的图像，确保了数据的多样性和代表性。图像经过精细标注，包括交通标志的类别、位置和边界框信息，为深度学习模型的训练提供了高质量的标注数据。
特点
TT100K数据集的显著特点在于其丰富的类别和高质量的标注。该数据集包含了100,000张图像，涵盖了100多种交通标志和信号灯，能够有效支持交通标志识别和分类任务。此外，数据集的图像来源于真实道路场景，具有较高的实用价值，能够帮助模型在实际应用中取得更好的效果。
使用方法
TT100K数据集主要用于交通标志识别和分类任务的模型训练和评估。研究者可以通过加载数据集中的图像和标注信息，构建和训练深度学习模型。数据集提供了详细的标注文件，便于用户进行数据预处理和模型训练。此外，该数据集也可用于模型的性能评估，通过对比不同模型在数据集上的表现，选择最优的交通标志识别方案。
背景与挑战
背景概述
TT100K，即Tsinghua-Tencent 100K数据集，是由清华大学和腾讯公司联合创建的一个大规模交通标志数据集。该数据集于2016年发布，旨在为交通标志识别和分类研究提供丰富的资源。TT100K包含了超过10万张标注图像，涵盖了多种交通标志类型，包括禁止标志、警告标志和指示标志等。这一数据集的创建极大地推动了计算机视觉领域在交通标志识别方面的研究进展，为自动驾驶、智能交通系统等应用提供了重要的数据支持。
当前挑战
尽管TT100K数据集在交通标志识别领域具有重要影响力，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集中的图像来自不同的环境和光照条件，导致图像质量参差不齐，增加了模型训练的复杂性。其次，交通标志的多样性和复杂性使得准确分类成为一个难题，尤其是在标志部分遮挡或变形的情况下。此外，数据集的标注工作量大且耗时，如何提高标注效率和准确性也是一个亟待解决的问题。这些挑战不仅影响了模型的性能，也对数据集的进一步扩展和应用提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
TT100K数据集，即Tsinghua-Tencent 100K，由清华大学和腾讯公司于2016年联合发布，旨在为交通标志识别研究提供高质量的图像数据。该数据集在发布后进行了多次更新，最近一次更新是在2020年，以确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
TT100K数据集的发布标志着交通标志识别领域的一个重要里程碑。其包含了100,000张标注精细的交通标志图像，涵盖了多种复杂场景和天气条件，极大地推动了相关算法的发展。此外，数据集的发布还促进了多模态数据融合和深度学习技术在交通标志识别中的应用，为后续研究提供了坚实的基础。
当前发展情况
当前，TT100K数据集已成为交通标志识别研究中的基准数据集之一，广泛应用于学术研究和工业实践。其不仅推动了交通标志识别算法的性能提升，还促进了自动驾驶和智能交通系统的发展。随着技术的进步，TT100K数据集也在不断扩展和优化，以适应新的研究需求和应用场景，继续为交通领域的智能化进程贡献力量。
发展历程
- TT100K数据集首次发布，由清华大学和腾讯公司联合推出，旨在为交通标志识别研究提供高质量的数据支持。
- TT100K数据集首次应用于学术研究，多篇研究论文基于该数据集进行交通标志识别算法的验证和优化。
- TT100K数据集在多个国际计算机视觉竞赛中被广泛使用，进一步提升了其在学术界和工业界的影响力。
- TT100K数据集的扩展版本TT100K-2019发布，增加了新的交通标志类别和图像样本，以适应更广泛的研究需求。
- TT100K数据集被纳入多个深度学习框架的官方支持数据集列表，促进了其在实际应用中的普及。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉领域，TT100K - Tsinghua-Tencent 100K数据集以其丰富的交通标志图像资源而著称。该数据集包含了100,000张标注精细的交通标志图像，涵盖了多种复杂的道路环境。研究者们常利用这一数据集进行交通标志识别（TSR）算法的研究与开发，通过训练深度学习模型，提升系统在不同光照、天气和视角条件下的识别准确率。
衍生相关工作
基于TT100K数据集，研究者们开展了一系列相关工作。例如，有研究提出了基于该数据集的深度学习模型，显著提升了交通标志识别的准确率。此外，还有工作探讨了如何利用该数据集进行多任务学习，同时识别多种交通标志和道路标线。这些衍生工作不仅丰富了交通标志识别领域的研究内容，也为实际应用提供了更多技术选择。
数据集最近研究
最新研究方向
在智能交通与计算机视觉的交叉领域，TT100K - Tsinghua-Tencent 100K数据集因其丰富的交通标志和场景信息，成为研究者们关注的焦点。最新研究方向主要集中在利用深度学习技术提升交通标志识别的准确性和鲁棒性。研究者们通过引入多模态数据融合、自监督学习以及迁移学习等先进方法，旨在解决复杂交通环境下的识别难题。此外，该数据集还被广泛应用于自动驾驶系统的开发与测试，推动了智能交通技术的实际应用和标准化进程。
相关研究论文
- 1Traffic Sign Detection and Classification in the WildTsinghua University, Tencent · 2016年
- 2A Survey on Modern Traffic Sign Detection and Recognition MethodsUniversity of Waterloo, Canada · 2021年
- 3Traffic Sign Detection Using Deep Learning: A Comprehensive ReviewUniversity of Granada, Spain · 2020年
- 4Real-Time Traffic Sign Detection Using Deep LearningUniversity of California, Berkeley · 2019年
- 5Traffic Sign Recognition Using Convolutional Neural NetworksUniversity of Amsterdam, Netherlands · 2018年
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热门数据集
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LibriSpeech
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录