该数据集结构完整，涵盖训练集、测试集、分类测试集及负样本等多个部分。训练集与测试集共包含17856张图片及其标注信息，其中部分训练图片经过特殊处理，如调整尺寸、添加噪声、调节亮度等。标注信息则详细划分为以下三类：
禁令标志-指示不得进行某些行为的标志
警告标志-提醒驾驶者注意潜在危险的标志
指示标志-指示驾驶者进行特定行为的标志
负样本部分则包含500张与上述三类无关的道路行驶图片，可根据实际需求在训练中灵活添加，也可用于模型性能测试。
分类测试集提供了两种分类方式：根据交通标志大小分为XS、S、M、L、XL五类；根据天气和光照条件分为cloud、foggy、night、rain、snow、sunny六类。每类文件夹均包含相应的xml格式标注文件，便于研究者使用。
三、数据集获取方式
以下简要说明数据集的文件结构及其内容：
文件夹结构概览：
test-包含测试集图片及标注信息，格式为yolo训练所需格式，图片存放在images子文件夹中，标注则位于labels子文件夹。
train-包含训练集图片及标注信息，同样采用yolo训练格式，图片和标注的存放位置与测试集相同。
XML-存放训练集和测试集图片的原始标注文件，格式为VOC，可通过labelimg软件打开查看。
voc_label.py-一个用于将xml格式标注文件转换为yolo训练所需标注文件的脚本工具。
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