Traffic Light Detection Dataset
Este conjunto de datos ofrece imágenes anotadas artificialmente para la detección y clasificación de los semáforos. Abarca 9 categorías diferentes con etiquetas de colores, lo que permite desarrollar modelos de reconocimiento para vehículos autónomos o sistemas de asistencia al conductor.
Aproximadamente 2.600 imágenes anotadas con categorías y colores, formato de imagen (probablemente JPG/PNG)
CC0: Dominio público
Descripción
El «Conjunto de datos de detección de semáforos» contiene aproximadamente 2.600 imágenes anotadas según 9 categorías de semáforos y sus colores asociados. Estas anotaciones artificiales facilitan la formación de modelos para el reconocimiento preciso de los incendios en contextos urbanos.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Desarrollar modelos de visión para la detección y clasificación de semáforos
- Mejorar los sistemas de asistencia al conductor y los vehículos autónomos
- Entrenamiento de algoritmos de reconocimiento de objetos en áreas urbanas
¿Se puede enriquecer o mejorar?
El conjunto de datos podría enriquecerse con anotaciones manuales más precisas, imágenes en diversas condiciones (clima, luz) y secuencias de vídeo para un contexto temporal. Estas adiciones aumentarían la solidez de los modelos entrenados.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Desarrolladores de IA Vision
- Proyectos de vehículos autónomos
- Investigadores en la detección de objetos urbanos
🔧 Herramientas compatibles
- TensorFlow
- PyTorch
- OpenCV
- LabelImg
💡 Consejo
Combine este conjunto de datos con imágenes reales para mejorar la solidez en condiciones reales.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos contiene imágenes reales o sintéticas?
Las anotaciones son artificiales, pero las imágenes pueden ser reales; sin embargo, se recomienda una verificación adicional.
¿Se puede usar este conjunto de datos para un proyecto comercial?
Sí, la licencia CC0 permite el uso comercial sin restricciones.
¿El conjunto de datos incluye imágenes en diferentes condiciones climáticas o de iluminación?
No, el conjunto de datos se centra principalmente en imágenes anotadas, carece de variaciones ambientales.




