德国交通标志检测基准是对研究员噶兴趣的计算机视觉，模式识别和基于图像的驾驶员辅助领域的单图像检测评估。 它是在IEEE国际神经网络联合会议上推出的。它的特点是 ...
- 单图像检测
- 900个图像 (分为600个训练图像和300个评估图像)
- 划分为适合不同性质的各种检测方法的性质的三个类别
- 一个可以立即分析并能排序提交的结果的在线评估系统
竞争测试数据集
如果您想参加我们的比赛，请下载test dataset（530 MB），并由交通标志检测器处理图像。 有关提交程序的详情，请参阅“提交格式和规定”。
下载
免费下载full data set（1.6 GB），并随意使用。下载包中包括
- 900个PPM格式的训练图像 (1360 x 800像素)
- 图像部分仅包含交通标志
- 一个包含ground truth的CSV格式的文件
- 一个解释细节的ReadMe.txt
您还可以下载用于比赛 ( training data set (1.1 GB), test data set (500 MB) ).的训练和测试数据集。 现在仍然可以提交测试数据集上的结果，以便与其他团队的性能进行比较。有关提交程序的详情，请参阅“提交格式和规定”。
图像格式
- 图像包含0到6个交通标志。 然而，即使图像中有交通标志，它也可能不属于竞争相关类别（禁止，危险，强制）。
- 图像以PPM格式存储
- 图像中交通标志的大小从16x16到128x128
- 交通标志可能出现在每个远景和照明条件种
注释格式
注释以CSV文件提供。 字段由分号（;）分隔。 它们包含以下信息：
- 文件名：注释所应用的图像的文件名
- 交通标志在图象中感兴趣的区域（ROI）
- ROI的最左侧的图像列
- ROI的最上侧的图像行
- ROI的最右侧的图像列
- ROI的最下侧的图像行
- ID提供交通标志类
您可以下载源代码，以帮助您阅读和比较注释文件与检测器的结果。 有关类ID的说明，请参阅下载包中的ReadMe.txt。
提交的格式和规定
与注释格式类似，可以在竞赛阶段（计划）期间提交的结果文件应以CSV文件格式提供，并以分号（;）分隔。 字段是
- 运用您的算法检测到交通标志的文件的带扩展名（）无路径）的文件名
- 检测图像中的感兴趣区域（ROI）
- ROI的最左侧图像列
- ROI的最上侧图像行
- ROI的最右侧图像列
- ROI的最下侧图像行
因此，结果文件将包含每个检测一行。 你可以下载并使用带有函数的源代码来写这些结果文件(C++, Matlab)。
在提交部分，您将被要求为您的检测结果选择一个类别（禁止，危险，强制）。请注意，任何不在该类别中的标记的检测将被视为错误检测。要提交检测器的结果，您必须上传一个zip文件。zip文件应包含具有不同参数的几个运行的结果文本文件。然后评估结果，并且创建其精确回归图。 精度回归图总是使用您提交的所有文件计算。
Code snippets
- C++ Code package
- Matlab Code package (更新 01/19/2013)
http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsdb&subsection=dataset#SNIPPETS