实用国内交通信号灯数据集？哪家拿得好？

都说“车到山前必有路”，但这路怎么走，还得靠交通信号灯指路。在人工智能的浪潮下，交通信号灯的识别与检测也成为了一项“硬核”技术，而数据的支撑更是尤为重要。今天，我们就来盘点一下国内外那些“拿得出手”的交通信号灯数据集，看看哪家才是“真金不怕火炼”！

我国能用哪些交通信号灯数据集？

1. 清华腾讯100K数据集（TT100K）

TT100K是清华大学和腾讯公司联合发布的，号称国内首个大规模的交通标志和信号灯数据集。它包含了超过100,000张交通相关的图像，涵盖了各种交通标志、红绿灯等。

表1 清华腾讯100K数据集示例

2. 中国交通标志检测数据集（CCTSDB）

CCTSDB是一个专用于中国交通标志检测的数据集，由上海交通大学发布。它包含了超过19,000张交通标志图像，覆盖了中国常用的所有标志。

表2 中国交通标志检测数据集示例

3. DriveU 交通信号灯数据集（DTLD）

DTLD是亿咖通科技发布的，包含超过230,000个交通信号灯标签。该数据集涵盖了各种不同场景和光照条件下的交通信号灯，为训练和测试交通信号灯识别算法提供了丰富的数据。

表3 DriveU 交通信号灯数据集示例

外国交通信号灯数据集有哪些？

1. LaRA 交通信号灯数据集

LaRA是法国国家信息与自动化研究所（INRIA）发布的交通信号灯数据集，包含超过18,000张交通信号灯图像。该数据集涵盖了各种交通场景和信号灯类型。

表4 LaRA 交通信号灯数据集示例

2. LISA 交通标志数据集

LISA是美国加州大学伯克利分校发布的交通标志数据集，包含超过100,000张交通标志图像。该数据集覆盖了美国常见的各种交通标志，具有较高的标注质量。

表5 LISA 交通标志数据集示例

它们的优缺点是什么？

1. 数据量

TT100K是国内目前数据量最大的交通信号灯数据集，CCTSDB数据量较小。LaRA和LISA是国外常用的交通信号灯和交通标志数据集，数据量也较少。DTLD的数据量最大，提供了超过230,000个交通信号灯标签。

2. 标注质量

TT100K、CCTSDB和LISA的数据集都经过了人工标注，标注质量较高。LaRA数据集的标注质量也较好，但由于图像采集于不同的场景和光照条件下，标注存在一定差异。DTLD的数据集则是由算法自动标注的，标注质量有待提高。

3. 可用性

TT100K、CCTSDB和LISA的数据集都可以通过网上下载，LaRA数据集只能在线使用。DTLD数据集中的一部分图像和标签可以在网上下载。

4. 价格

TT100K、CCTSDB和LISA的数据集都是免费的。LaRA数据集则需要付费才能下载。DTLD数据集中的图像和标签可以免费下载，但需要注册才能使用。

如何选择适合自己的数据集？

在选择交通信号灯数据集时，需要考虑以下因素：

数据量： 数据量越大，可以训练的模型性能越好，但对计算资源的要求也更高。

标注质量： 标注质量好的数据集可以减少训练过程中的误差，提高模型的准确率。

可用性： 确保数据集可以方便地访问和使用。

价格： 了解数据集的获取成本，免费的数据集更具性价比。

各位老铁，你们在平时开发或研究的过程中有没有遇到过寻找交通信号灯数据集的困扰？欢迎在评论区分享你们的经验和心得，一起探讨交流！