Dataset TT100K#
O conjunto de dados Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) é um benchmark de sinalização de trânsito para object detection, criado por Zhu et al. para o artigo da CVPR 2016 Traffic-Sign Detection and Classification in the Wild. A configuração do Ultralytics TT100K fornece 16.817 imagens (6.105 de treino / 7.641 de validação / 3.071 de teste) em 221 categorias de sinais de trânsito, com o benchmark de origem a reportar mais de 30.000 instâncias de sinais. O "100K" no nome refere-se às cerca de 100.000 imagens do Tencent Street View a partir das quais o benchmark foi criado — e não ao número de imagens que descarregas e para as quais treinas. Como o artigo original mantém apenas as categorias com pelo menos 100 instâncias de treino, existe um subconjunto de 45 classes frequentemente utilizado, mas a configuração do Ultralytics retém todas as 221 categorias anotadas (muitas delas esparsas).
As imagens de street-view de alta resolução captam grandes variações de iluminação, condições climatéricas, ângulo de visualização e distância, tornando o TT100K um benchmark exigente para a small-object detection em cenários de condução do mundo real.
Principais recursos#
- Detecção multiclasse: 221 categorias de sinais de trânsito cobrindo limites de velocidade chineses, sinais proibitivos, de advertência, de limite de altura/largura e sinais informativos.
- Alta resolução: imagens de 2048×2048 pixels, portanto os sinais variam de grandes close-ups a pequenos marcadores distantes que exigem uma detecção detalhada.
- Condições reais: Grandes variações de clima, iluminação, ângulo de visão e oclusão.
- Anotações de caixas delimitadoras: Cada sinal é rotulado com uma classe e uma bounding box no formato YOLO após conversão automática.
- Divisões pré-definidas: Divisões fixas de treino / validação / teste (6.105 / 7.641 / 3.071 imagens) para uma avaliação consistente.
Estrutura do Dataset#
A configuração Ultralytics TT100K é dividida em três subconjuntos, todos compartilhando as mesmas 221 categorias:
| Divisão | Imagens | Descrição |
|---|---|---|
| Treinar | 6,105 | Imagens de cenas de trânsito rotuladas usadas para treinar o detector |
| Validação | 7,641 | A divisão "other" original do conjunto de dados, utilizada para evaluation |
| Teste | 3,071 | Imagens reservadas para a avaliação final do modelo treinado |
As 221 categorias estão organizadas em vários grupos principais:
- Sinais de limite de velocidade — limites proibitivos
pl*(por exemplo, pl5–pl120) e velocidades mínimaspm*(por exemplo, pm5–pm55). - Sinais proibitivos — proibições gerais
p1–p29, sentido proibido/proibido estacionarpn/pnee restriçõespr*(pr10–pr100). - Sinais de aviso —
w1–w67para perigos na estrada, tais como cruzamentos, curvas acentuadas, estradas escorregadias e obras. - Sinais de limite de altura/largura — limites de altura
ph*(por exemplo, ph2–ph5.5) e limites de largurapb/pw*. - Sinais informativos — informação geral
i1–i15, informação de limite de velocidadeil*(il50–il110), outrosioe placas de informaçãoip.
Aplicações#
O TT100K é amplamente utilizado para construir e avaliar o reconhecimento de sinais de trânsito em condições reais. As aplicações comuns incluem:
- Sistemas de percepção para condução autônoma
- Sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS)
- Monitoramento de tráfego e análise de infraestrutura rodoviária
- Planejamento urbano e estudos de fluxo de tráfego
- Investigação em Computer vision sobre objetos pequenos em imagens de alta resolução
YAML do Dataset#
O ficheiro TT100K.yaml define a configuração do conjunto de dados — os caminhos dos dados, os nomes das classes e o script automático de descarga e conversão. É mantido no repositório do Ultralytics em https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/TT100K.yaml.
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) dataset https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/ by Tsinghua University
# Documentation: https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/tutorial.html
# Paper: Traffic-Sign Detection and Classification in the Wild (CVPR 2016)
# License: CC BY-NC 2.0 license for non-commercial use only
# Example usage: yolo train data=TT100K.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── TT100K ← downloads here (~18 GB)
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: TT100K # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 6105 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 7641 images (original 'other' split)
test: images/test # test images (relative to 'path') 3071 images
# Classes (221 traffic sign categories, 45 with sufficient training instances)
names:
0: i1
1: i10
2: i11
3: i12
4: i13
5: i14
6: i15
7: i2
8: i3
9: i4
10: i5
11: il100
12: il110
13: il50
14: il60
15: il70
16: il80
17: il90
18: io
19: ip
20: p1
21: p10
22: p11
23: p12
24: p13
25: p14
26: p15
27: p16
28: p17
29: p18
30: p19
31: p2
32: p20
33: p21
34: p22
35: p23
36: p24
37: p25
38: p26
39: p27
40: p28
41: p3
42: p4
43: p5
44: p6
45: p7
46: p8
47: p9
48: pa10
49: pa12
50: pa13
51: pa14
52: pa8
53: pb
54: pc
55: pg
56: ph1.5
57: ph2
58: ph2.1
59: ph2.2
60: ph2.4
61: ph2.5
62: ph2.8
63: ph2.9
64: ph3
65: ph3.2
66: ph3.5
67: ph3.8
68: ph4
69: ph4.2
70: ph4.3
71: ph4.5
72: ph4.8
73: ph5
74: ph5.3
75: ph5.5
76: pl10
77: pl100
78: pl110
79: pl120
80: pl15
81: pl20
82: pl25
83: pl30
84: pl35
85: pl40
86: pl5
87: pl50
88: pl60
89: pl65
90: pl70
91: pl80
92: pl90
93: pm10
94: pm13
95: pm15
96: pm1.5
97: pm2
98: pm20
99: pm25
100: pm30
101: pm35
102: pm40
103: pm46
104: pm5
105: pm50
106: pm55
107: pm8
108: pn
109: pne
110: po
111: pr10
112: pr100
113: pr20
114: pr30
115: pr40
116: pr45
117: pr50
118: pr60
119: pr70
120: pr80
121: ps
122: pw2
123: pw2.5
124: pw3
125: pw3.2
126: pw3.5
127: pw4
128: pw4.2
129: pw4.5
130: w1
131: w10
132: w12
133: w13
134: w16
135: w18
136: w20
137: w21
138: w22
139: w24
140: w28
141: w3
142: w30
143: w31
144: w32
145: w34
146: w35
147: w37
148: w38
149: w41
150: w42
151: w43
152: w44
153: w45
154: w46
155: w47
156: w48
157: w49
158: w5
159: w50
160: w55
161: w56
162: w57
163: w58
164: w59
165: w60
166: w62
167: w63
168: w66
169: w8
170: wo
171: i6
172: i7
173: i8
174: i9
175: ilx
176: p29
177: w29
178: w33
179: w36
180: w39
181: w4
182: w40
183: w51
184: w52
185: w53
186: w54
187: w6
188: w61
189: w64
190: w65
191: w67
192: w7
193: w9
194: pax
195: pd
196: pe
197: phx
198: plx
199: pmx
200: pnl
201: prx
202: pwx
203: w11
204: w14
205: w15
206: w17
207: w19
208: w2
209: w23
210: w25
211: w26
212: w27
213: pl0
214: pl4
215: pl3
216: pm2.5
217: ph4.4
218: pn40
219: ph3.3
220: ph2.6
# Download script/URL (optional) ---------------------------------------------------------------------------------------
download: |
import json
import shutil
from pathlib import Path
from PIL import Image
from ultralytics.utils import TQDM
from ultralytics.utils.downloads import download
def tt100k2yolo(dir):
"""Convert TT100K annotations to YOLO format with images/{split} and labels/{split} structure."""
data_dir = dir / "data"
anno_file = data_dir / "annotations.json"
print("Loading annotations...")
with open(anno_file, encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
# Build class name to index mapping from yaml
names = yaml["names"]
class_to_idx = {v: k for k, v in names.items()}
# Create directories
for split in ["train", "val", "test"]:
(dir / "images" / split).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
(dir / "labels" / split).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
print("Converting annotations to YOLO format...")
skipped = 0
for img_id, img_data in TQDM(data["imgs"].items(), desc="Processing"):
img_path_str = img_data["path"]
if "train" in img_path_str:
split = "train"
elif "test" in img_path_str:
split = "test"
else:
split = "val"
# Source and destination paths
src_img = data_dir / img_path_str
if not src_img.exists():
continue
dst_img = dir / "images" / split / src_img.name
# Get image dimensions
try:
with Image.open(src_img) as img:
img_width, img_height = img.size
except Exception as e:
print(f"Error reading {src_img}: {e}")
continue
# Copy image to destination
shutil.copy2(src_img, dst_img)
# Convert annotations
label_file = dir / "labels" / split / f"{src_img.stem}.txt"
lines = []
for obj in img_data.get("objects", []):
category = obj["category"]
if category not in class_to_idx:
skipped += 1
continue
bbox = obj["bbox"]
xmin, ymin = bbox["xmin"], bbox["ymin"]
xmax, ymax = bbox["xmax"], bbox["ymax"]
# Convert to YOLO format (normalized center coordinates and dimensions)
x_center = ((xmin + xmax) / 2.0) / img_width
y_center = ((ymin + ymax) / 2.0) / img_height
width = (xmax - xmin) / img_width
height = (ymax - ymin) / img_height
# Clip to valid range
x_center = max(0, min(1, x_center))
y_center = max(0, min(1, y_center))
width = max(0, min(1, width))
height = max(0, min(1, height))
cls_idx = class_to_idx[category]
lines.append(f"{cls_idx} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n")
# Write label file
if lines:
label_file.write_text("".join(lines), encoding="utf-8")
if skipped:
print(f"Skipped {skipped} annotations with unknown categories")
print("Conversion complete!")
# Download
dir = Path(yaml["path"]) # dataset root dir
urls = ["https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/data_model_code/data.zip"]
download(urls, dir=dir, curl=True, threads=1)
# Convert
tt100k2yolo(dir)Uso#
O TT100K baixa automaticamente na primeira vez que você treina e requer cerca de 18 GB de espaço livre em disco. No primeiro uso, o script de download busca os dados originais e converte as anotações para o formato YOLO, o que pode levar alguns minutos.
Para treinar um modelo YOLO26n no conjunto de dados TT100K durante 100 epochs com um tamanho de imagem de 640, podes utilizar os seguintes snippets de código. Para uma lista abrangente de argumentos disponíveis, consulta a página de Training do modelo.
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model - dataset will auto-download on first run
results = model.train(data="TT100K.yaml", epochs=100, imgsz=640)Para rotular imagens adicionais de sinais de trânsito e gerir execuções de treino do TT100K no teu browser, utiliza a Ultralytics Platform.
Dados de Amostra e Anotações#
As imagens do TT100K são cenas de rua de 2048×2048, nas quais os sinais de trânsito geralmente ocupam apenas uma pequena fração do quadro. Uma única imagem pode conter vários sinais em diferentes escalas e distâncias, alguns parcialmente obstruídos por veículos, vegetação ou estruturas, e capturados sob condições de dia/noite e tempo limpo/chuvoso. Essa mistura de objetos pequenos e condições desafiadoras é o que torna o conjunto de dados um teste forte da robustez do detector.
Citações e Agradecimentos#
Se você usar o conjunto de dados TT100K em seu trabalho de pesquisa ou desenvolvimento, cite o seguinte artigo:
@InProceedings{Zhu_2016_CVPR,
author = {Zhu, Zhe and Liang, Dun and Zhang, Songhai and Huang, Xiaolei and Li, Baoli and Hu, Shimin},
title = {Traffic-Sign Detection and Classification in the Wild},
booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
month = {June},
year = {2016}
}Gostaríamos de agradecer à Universidade Tsinghua e à colaboração da Tencent por criarem e manterem este recurso valioso para as comunidades de visão por computador e condução autónoma. Para mais informações sobre o conjunto de dados TT100K, visita o official dataset website.
FAQ#
O conjunto de dados Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) é usado para detecção e classificação de sinais de trânsito em condições reais. Suas 221 categorias e imagens de vista de rua em alta resolução o tornam um benchmark comum para percepção de condução autônoma, sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS) e pesquisa de detecção de pequenos objetos.
A configuração do Ultralytics TT100K contém 16.817 imagens: 6.105 para treino, 7.641 para validação (a divisão "other" original do conjunto de dados) e 3.071 para teste. Vê a secção Dataset Structure para ver a discriminação completa.
O "100K" refere-se às aproximadamente 100.000 imagens do Tencent Street View a partir das quais o benchmark original foi criado. A configuração de detecção da Ultralytics fornece 16.817 dessas imagens com rótulos no formato YOLO; o nome reflete a coleção de origem, não o tamanho do conjunto de treinamento.
O TT100K define 221 categorias que abrangem sinais de limite de velocidade, proibitivos, de aviso, de limite de altura/largura e informativos. O artigo original mantém apenas as 45 categorias com pelo menos 100 instâncias de treino, mas a configuração do Ultralytics retém todas as 221. Consulta Dataset Structure para ver a discriminação por grupos.
O TT100K tem cerca de 18 GB e é descarregado automaticamente da primeira vez que treinas com
data="TT100K.yaml"— não é necessária nenhuma descarga manual. O script também converte as anotações originais para o formato YOLO na primeira execução.Treine um modelo YOLO26n no TT100K por 100 épocas com um tamanho de imagem de 640:
Exemplo de Treinamentofrom ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolo26n.pt") # load a pretrained model (recommended for training) # Train the model results = model.train(data="TT100K.yaml", epochs=100, imgsz=640)Para configurações detalhadas, consulta a página de Training e model training tips.
Começa com
imgsz=640para experiências iniciais, e depois aumenta paraimgsz=1280(com umbatchmais pequeno) se tiveres memória GPU suficiente, uma vez que a resolução mais alta ajuda a recuperar sinais pequenos e distantes:model.train(data="TT100K.yaml", imgsz=1280, batch=4) # higher resolution for small signsTambém podes ajustar a data augmentation e considerar estratégias de em ladrilho (tiling) para objetos muito pequenos. Vê Tips for Model Training para saberes mais.