多模态交通数据集

## Models

Pretrained / finetuned checkpoints hosted on ModelScope:

* **llava-v1.5-7b-traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/llava-1.5-7b-hf-traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/llava-1.5-7b-hf-traffic)
* **llava-v1.6-7b-traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic)
* **Qwen2-VL-7B-Traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2-VL-7B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2-VL-7B-Instruct-Traffic)
* **Qwen2.5-VL-3B-Traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic)
* **Qwen2.5-VL-7B-Traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Traffic)

> Tip: For each model, see its ModelScope page for exact usage, tokenizer/processor, and license.

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## Usage
- 💻 Usage & examples: please refer to the GitHub repo
**https://github.com/LifeIsSoSolong/Multimodal-Intelligent-Traffic-Surveillance-Dataset-Models**

## Citation

If you find MITS useful, please cite:

```bibtex
@article{zhao2025mits,
title = {MITS: A large-scale multimodal benchmark dataset for Intelligent Traffic Surveillance},
author = {Zhao, Kaikai and Liu, Zhaoxiang and Wang, Peng and Wang, Xin and Ma, Zhicheng and Xu, Yajun and Zhang, Wenjing and Nan, Yibing and Wang, Kai and Lian, Shiguo},
journal = {Image and Vision Computing},
pages = {105736},
year = {2025},
publisher = {Elsevier}
}
```

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## License

* Code is released under the license specified in `LICENSE` (add or update this file as needed).
* Please check each model and the dataset pages on ModelScope for their respective licenses and terms.

## Contact
Unicom AI

## 模型
托管于魔搭社区（ModelScope）的预训练/微调模型权重文件：
* **llava-v1.5-7b-traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/llava-1.5-7b-hf-traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/llava-1.5-7b-hf-traffic)
* **llava-v1.6-7b-traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic)
* **Qwen2-VL-7B-Traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2-VL-7B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2-VL-7B-Instruct-Traffic)
* **Qwen2.5-VL-3B-Traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-Traffic)
* **Qwen2.5-VL-7B-Traffic**
[https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Traffic](https://www.modelscope.cn/models/zhaokaikai/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Traffic)

> 提示：如需获取各模型的具体使用方法、分词器/处理器及授权协议，请查阅其对应的魔搭社区（ModelScope）页面。

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## 使用方法
- 💻 使用方法与示例：请参阅以下GitHub仓库：**https://github.com/LifeIsSoSolong/Multimodal-Intelligent-Traffic-Surveillance-Dataset-Models**

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## 引用格式
若您认为智能交通监控大规模多模态基准数据集（MITS）对您的研究有所帮助，请引用如下文献：
bibtex
@article{zhao2025mits,
title = {MITS: A large-scale multimodal benchmark dataset for Intelligent Traffic Surveillance},
author = {Zhao, Kaikai and Liu, Zhaoxiang and Wang, Peng and Wang, Xin and Ma, Zhicheng and Xu, Yajun and Zhang, Wenjing and Nan, Yibing and Wang, Kai and Lian, Shiguo},
journal = {图像与视觉计算（Image and Vision Computing）},
pages = {105736},
year = {2025},
publisher = {爱思唯尔（Elsevier）}
}

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## 授权协议
* 代码以`LICENSE`文件中指定的协议进行发布（可根据需要添加或更新该文件）。
* 请查阅各模型及数据集在魔搭社区（ModelScope）的页面，以获取其各自的授权协议与使用条款。

## 联系方式
联通人工智能（Unicom AI）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个大规模多模态智能交通监控基准数据集，包含74.43GB的交通监控数据，并提供了多个预训练/微调模型。数据集主要用于交通监控领域的研究和应用，有明确的引用文献和GitHub仓库支持。