Road Vehicle Images Dataset

Jeu de données d’images routières prises au Bangladesh, conçu pour la détection de véhicules via YOLOv5, comprenant annotations prêtes à l’emploi.

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Taille

6'011 images avec annotations, en deux dossiers train/validation, formats image + YAML compatible YOLOv5

Licence

Open Database, Contents: Database Contents

Description

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Le dataset Road Vehicle Images contient plus de 6'000 images de véhicules sur la voie publique, capturées au Bangladesh. Chaque image est accompagnée d’une annotation compatible avec les frameworks de détection en temps réel comme YOLOv5. Les fichiers sont répartis entre un dossier d’entraînement et un dossier de validation, facilitant l’usage direct pour des projets de computer vision appliqués à la mobilité ou la sécurité routière.

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À quoi sert ce dataset ?

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Développer des modèles de détection de véhicules avec YOLOv5
Améliorer la reconnaissance de trafic pour la surveillance ou les véhicules autonomes
Tester la robustesse des modèles en contexte réel sur des routes urbaines en Asie

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Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

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Oui. Il est possible d’enrichir ce dataset en ajoutant des annotations de classes précises (camion, bus, moto...), ou en collectant des images de nuit et par mauvais temps. Une extension vers d'autres pays ou zones géographiques renforcerait aussi la généralisation des modèles.

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🔎 En résumé

Critère	Évaluation
🧩Facilité d’utilisation	⭐⭐⭐⭐☆ (Compatible nativement avec YOLOv5)
🧼Besoin de nettoyage	⭐⭐⭐⭐☆ (Faible – fichiers bien structurés)
🏷️Richesse des annotations	⭐⭐⭐☆☆ (Présentes mais basiques (bounding boxes uniquement))
📜Licence commerciale	✅ Oui (ODbL-compatible)
👨‍💻Idéal pour les débutants	👶 Oui, particulièrement pour l'entraînement sur YOLO
🔁Réutilisable en fine-tuning	🔥 Très bon jeu pour affiner un modèle de détection en environnement routier
🌍Diversité culturelle	🌏 Spécifique au Bangladesh – utile pour projets localisés