交通工具图像分类数据集_Transportation_Vehicle_Image_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 计算机视觉, 交通工具, 机器学习, 数据集, 目标识别, 图像识别, 深度学习
数据概述：
该数据集包含交通工具的图像数据，记录了多种交通工具的图像样本，用于图像分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态图像数据集。
地理范围：图像数据来源广泛，涵盖多种交通工具，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集由图像文件和类别标签组成。类别标签文件category.csv包含了交通工具的编号（num）、缩写（abk）和名称（name）信息，用于图像的分类。
数据格式：数据集包含CSV文件（category.csv）和图像文件（JPG和PNG格式），图像文件按类别组织在不同的文件夹下。
来源信息：数据来源于公开的图像资源，已经过整理和分类，便于进行图像分类模型的训练和评估。
该数据集适合用于计算机视觉、图像识别和机器学习等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、图像识别、深度学习等领域的学术研究，如图像分类算法的开发与评估。
行业应用：可为自动驾驶、智能交通、安防监控等行业提供数据支持，尤其是在交通工具检测与识别方面。
决策支持：支持交通管理部门的智能化管理和决策，如交通流量分析、违章行为检测等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握图像分类技术。
此数据集特别适合用于探索不同交通工具图像的特征表示和分类方法，帮助用户构建和优化图像识别模型，实现交通工具的自动识别。
