标签

• 物体检测fila data set
• 模型
  

类别 (4)

• 自行车
• 汽车
• 狗
• 人
  

度量指标

• 平均精度均值 (mAP)：88.8%
• 准确率 (Precision)：92.0%
• 召回率 (Recall)：78.9%

尝试此模型

• 上传一张图片或者从您的设备中选择
  

描述
自动驾驶热成像物体检测
概述
该模型用于检测可能移动的物体（汽车、自行车、人和狗），以辅助自动驾驶和无人驾驶车辆。

数据介绍

流行下载格式

• YOLOv9
• YOLOv8
• YOLOv5
• YOLOv7
• COCO JSON
• YOLO Darknet
• Pascal VOC XML
• TFRecord
• PaliGemma
• CreateML JSON
• 其他格式

总图像数量

• 26062张图片
• 查看所有图片
• 注释可视化数据集图像注释可视化（这部分似乎重复了多次，可能是指提供了多张带有注释的图像预览）

数据集划分

• 训练集
  • 89%
  • 23288张图片
• 验证集
  • 10%
  • 2523张图片
• 测试集
  • 1%
  • 251张图片

该信息描述了一个大规模的数据集，总共包含26062张图像，并且按照89%、10%和1%的比例分别划分为训练集、验证集和测试集。这个数据集支持多种流行的机器学习框架和标注格式，方便用户根据需要选择合适的格式进行模型训练和评估。此外，还提供了对数据集中图像及其注释的可视化预览功能。
数据集
数据集由超过2万两千张热成像图像组成，主要标注了汽车。