小型LISA交通标志检测数据集-mmontiel
数据来源：互联网公开数据
标签：交通标志,图像识别,深度学习,计算机视觉,数据集,目标检测,嵌入式系统,自动驾驶
数据概述：
本数据集（Tiny LISA）源自LISA数据库，最初包含6610张图像和47个类别。Tiny LISA是LISA数据库的子集，包含900张.png格式的图像，旨在促进交通标志检测相关研究和实验。数据集提供了图像及其对应的标注信息，用于训练和评估交通标志检测算法。
数据结构：
数据集包含一个annotations.csv文件，以及900张.png格式的图像。annotations.csv文件存储了图像的标注信息，每一行代表一个标注，包含6个字段：
filename：图像文件名（带编号）。
x1, y1, x2, y2：交通标志边界框的坐标。
class：交通标志的类别标签。
例如，annotations.csv文件中的一行可能如下所示：
image_0001.png;100;50;150;100;2
数据用途概述：
该数据集主要用于以下场景：
交通标志检测算法的开发与测试。
深度学习模型在交通标志识别领域的应用研究。
嵌入式系统在交通标志检测方面的性能评估。
自动驾驶技术中的交通标志识别模块的研发。
学术研究和教学，为相关领域的研究人员和学生提供实验数据。
引用说明：
在使用本数据集时，请引用以下论文：
M. Lopez-Montiel, U. Orozco-Rosas, M. Sánchez-Adame, K. Picos and O. H. M. Ross, "Evaluation Method of Deep Learning-Based Embedded Systems for Traffic Sign Detection," in IEEE Access, vol. 9, pp. 101217-101238, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3097969.
