Road Vehicle Images Dataset

Un conjunto de datos de imágenes de carreteras tomadas en Bangladesh, diseñado para la detección de vehículos a través de YoloV5, que incluye anotaciones listas para usar.

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6.011 imágenes con anotaciones, en dos carpetas de entrenamiento/validación, formatos imagen+ YAML compatibles con YoloV5

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Base de datos abierta, contenido: contenido de la base de datos

Descripción

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El conjunto de datos Road Vehicle Images Dataset contiene más de 6.000 imágenes de vehículos en la vía pública, capturadas en Bangladesh. Cada imagen va acompañada de una anotación compatible con marcos de detección en tiempo real como YoloV5. Los archivos se dividen en una carpeta de formación y una carpeta de validación, lo que facilita su uso directo para proyectos de visión artificial aplicados a la movilidad o la seguridad vial.

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¿Para qué sirve este conjunto de datos?

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Desarrolle modelos de detección de vehículos con YoloV5
Mejorar el reconocimiento del tráfico para vehículos autónomos o de vigilancia
Probando la solidez de los modelos en un contexto real en carreteras urbanas de Asia

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¿Se puede enriquecer o mejorar?

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Sí. Es posible enriquecer este conjunto de datos añadiendo anotaciones de clases específicas (camión, autobús, motocicleta...) o recopilando imágenes de noche y con mal tiempo. Una extensión a otros países o áreas geográficas también reforzaría la generalización de los modelos.

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🔎 En resumen

Criterio	Evaluación
🧩Facilidad de uso	⭐⭐⭐⭐☆ (Compatible de forma nativa con YOLOv5)
🧼Necesidad de limpieza	⭐⭐⭐⭐☆ (Baja – archivos bien estructurados)
🏷️Riqueza de anotaciones	⭐⭐⭐☆☆ (Presentes pero básicas – solo bounding boxes)
📜Licencia comercial	✅ Sí (compatible con ODbL)
👨‍💻Ideal para principiantes	👶 Sí, especialmente para entrenar en YOLO
🔁Reutilizable para fine-tuning	🔥 Muy buen conjunto para afinar un modelo de detección en entornos viales
🌍Diversidad cultural	🌏 Específico de Bangladesh – útil para proyectos localizados