关于#yolo#的问题，如何解决？数据集寻找

求帮忙找数据集
能够满足车辆检测和车辆跟踪
数据集满足能够训练车辆检测模块、、以及评估MOT指标
最好是公开数据集、训练检测的标签是yolo格式标签、评估MOT指标有gt.txt文件

就是说做yolo+deepsort\ 这个数据集能训练Yolo、也能评估出改进后的deepsort的跟踪指标、
主要是做车辆的检测跟踪、、能够训练yolo检测器、还能够评估跟踪时候的MOT指标

悬赏问答、

利用OpenCV将连续帧图片转换为视频：https://blog.csdn.net/weixin_42619913/article/details/88897637
如何将视频打上标签转为gt.txt文件：使用DarkLabelToMOT：https://blog.csdn.net/qq_38662733/article/details/116380828
里面有按照MOT数据集文件格式进行整理

以下是一些常用的车辆检测和跟踪数据集，可以满足您的需求：

  1. KITTI 数据集：KITTI 数据集是一个广泛使用的自动驾驶数据集，包含车辆检测和跟踪任务所需的图像、标注和评估指标。

  2. MOTChallenge 数据集：MOTChallenge 是一个专门用于多目标跟踪研究的数据集系列。其中，MOT17 和 MOT20 数据集包含了车辆检测和跟踪任务所需的图像、标注和评估指标。

  3. UA-DETRAC 数据集：UA-DETRAC 是一个用于车辆检测和跟踪研究的大规模数据集。它包含了大量具有挑战性场景下的视频序列、车辆标注和评估指标。

有一个UAVDT、我下载完里面并没有图片、也没有能用于训练检测的标签文件、所以请各位大佬帮帮忙、

KITTI数据集，Cityscapes数据集，这两个是免费的
COCO数据集特定需要付费

帮你找了三个数据集，另外你研究的话用这5个算法就可以了
数据集参考
(1) 深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)_yolov5车辆检测_AI吃大瓜的博客-CSDN博客. https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672
(2) 使用yolov5训练UA-DETRAC车辆数据集 - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/373096271
(3) YOLO v5, v7, v8 + 各种跟踪器(SORT, DeepSORT, ByteTrack, BoT-SORT)实现多目标跟踪 https://blog.csdn.net/wjpwjpwjp0831/article/details/126398459
算法：YOLOv5，SORT， DeepSORT， ByteTrack，BoT-SORT等

UA-DETRAC车辆检测数据集，该数据集可用于多目标检测和多目标跟踪算法开发。
有两篇文章可以参考：
1、使用yolov5训练UA-DETRAC车辆数据集 - 知乎
2、UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集(含下载地址)_AI吃大瓜的博客-CSDN博客

官网 https://detrac-db.rit.albany.edu/download 上的image可以下载，但是Annotations下不了，找到了一个百度网盘下载链接：
百度网盘—目标检测数据集（MS COCO/CCPD/UA-DETRAC）_一洛玉壶冰的博客-CSDN博客

KITTI 数据集：KITTI 数据集是一个广泛用于自动驾驶研究的数据集，包括车辆检测、语义分割、光流估计等任务。它包含了来自于汽车上的多个传感器（摄像头、激光雷达等）的数据，并提供了车辆检测和跟踪的标注。该数据集的标签格式为 Pascal VOC 格式，但可以将其转换为 YOLO 格式，以满足你的需求。

MOT 17 / MOT 20 数据集：MOT（多目标跟踪）数据集是用于评估多目标跟踪算法性能的常用数据集之一。MOT 17 数据集包含了具有标注的视频序列，涵盖了车辆、行人等多种目标类型。标注格式为每一帧的跟踪结果，可以用于评估 MOT 指标。数据集提供了一个 gt 文件，给出了目标跟踪的真实轨迹。

COCO 数据集：COCO（Common Objects in Context）数据集包含了各种常见目标（包括车辆）的图像和对应的标注信息。该数据集广泛用于目标检测、分割和关键点检测等任务。COCO 数据集提供了丰富的标注信息，可以用于目标检测和跟踪任务。

美国的一个大学官网有很多公开的数据集，可以找到

可以去github找一下

引用GPT 1. MOT Challenge Datasets: MOT Challenge是一个针对多目标追踪（Multiple Object Tracking）的竞赛，提供了多个数据集用于评估MOT算法。这些数据集包含大量不同场景下的视频序列、图像帧以及相应的标注信息。您可以使用其中的视频序列来训练车辆检测和跟踪模型，并使用提供的标注文件进行评估。

  1. NVIDIA AI City Dataset: NVIDIA AI City Dataset提供了丰富的城市交通场景数据，包括路口、高速公路等，并附带了车辆检测与跟踪的标注信息。这个数据集特别适合用于训练车辆检测和跟踪模型，以及评估MOT指标。

  2. Waymo Open Dataset: Waymo Open Dataset是由Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo发布的一个大规模自动驾驶数据集，包含高分辨率视频序列和传感器数据。虽然它主要用于自动驾驶研究，但其中的车辆检测和跟踪数据可以用于训练和评估相关模型。

这些数据集中可能不直接提供yolo格式标签（.txt文件），但可以根据提供的标注信息自行转换为yolo格式。

智能交通系统-yolov5+deepsort车辆跟踪、计数、测速、碰撞检测、违规驶入检测
有现成得，可以参考下


yolo-车辆测距+前车碰撞预警(追尾预警)+车辆检测识别+车辆跟踪测速(原创算法-毕业设计)_哔哩哔哩_bilibili 项目原理讲解https://blog.csdn.net/weixin_44944382/article/details/128518452?spm=1001.2014.3001.5501加Q：3582584734 源码获取（有偿），也可指导各种深度学习bi she，大作业等。上交硕士，技术够硬，欢迎各位大兄弟骚扰。本项目通过yolov5和deepsort实现了一个自动驾驶领域的追尾前车碰撞预警系统, 视频播放量 2355、弹幕量 0、点赞数 17、投硬币枚数 12、收藏人数 64、转发人数 31, 视频作者 Jee想去打球, 作者简介 深度学习毕设、课设项目指导，+qq 3582584734。上交硕士，价格略贵，保证质量。，相关视频：智能交通系统：车辆跟踪、计数、测速、碰撞检测、违规驶入检测，yolov5+deepsort车辆跟踪、计数、测速、碰撞检测、违规驶入检测（原创算法-毕业设计），基于yolov7+deepsort的车辆检测和轨迹跟踪，yolov7口罩检测[毕设必备-效果展示]，AI与RPA融合实操小案例：更智能的跟踪信息（摸鱼），基于yolov7+deepsort的车辆检测和轨迹跟踪，基于yolov7+deepsort的行人检测和轨迹跟踪，疲劳驾驶检测系统-YOLOv5-疲劳检测、分心检测、玩手机、抽烟、喝水检测(毕业设计)，yolov5目标检测与跟踪给初学者的一些建议，Visual Components 4.6 机器人跟踪抓取 https://www.bilibili.com/video/BV14d4y177vE/

有公开的数据集你可以看看
比如:
KITTI 数据集
MOT 数据集
UA-DETRAC 数据集
BDD100K 数据集