1、“.....由于设备和技术的不成熟，短暂时间内无法采集到更多可靠有效的样本。因此，可以利用现有的网络资源和编程开发平台，合成些不常用或者现实生活的核心功能是完成图像中目标的分割和场景语义描述等功能......”。

2、“.....高速公路场景下基于深度学习的数据集建立论文原等，其中数据集包含各类目标共万张，是当前大数据领域最全最完整的数据库，并且每个目标数据经过标注和处理，但其大多数样本采关键词自制数据集样本标注标注规则中图分类号文献标识码文章编号在视频目标检测领域，数据集的质量好坏对检测结果起着至关重要的作用......”。

3、“.....各种标注，额外增加了工作量。因此，对于复杂的交通场景，建立自己的专用数据集是必不可少的。摘要本文拟建立道路交通中视频目标检测所使用的数据集，用通用用场景较多，致使对每类目标的检测精度并不高。因此，些研究机构建立了专有的数据集满足部分应用场景，比如应用于自动驾驶领域的数据集，它所......”。

4、“.....摘要本文拟建立道路交通中视频目标检测所使用的数据集，用通用的样本标注规则，完成高速公路场并且每个目标数据经过标注和处理，但其大多数样本采集源于国外的道路场景且目标形状与国内的大相径庭。另外，数据集主要应用高速公路场景下基于深度学习的数据集建立论文原稿样本标注规则......”。

5、“.....对不符合要求的数据进行删选，创建的数据集在不同场景下具有很好的鲁棒性。数据集和数据集等优化了样本的多样性，但其标注的样本大多应用于目标分割和语义分析，如果将其应用于目标检测领域，需要重新进行样本集的质量好坏对检测结果起着至关重要的作用，当前......”。

6、“.....致使对于特定的道路场景并不适用。现有通用数据集包括含的数据样本大多来源于行车记录仪的视频或者采用平行视角方式获取样本资源，其标注样本的格式和规则并不适用于摄像机角度较高的样本另外，中小车卡车大巴车和行人类目标的标注，对不符合要求的数据进行删选......”。

7、“.....现有交通数据集的优劣通用数据集由于其图像分割和对场景中目标进行加字幕标注，微软公司实现的核心功能是完成图像中目标的分割和场景语义描述等功能，这样标注的数据集显然并不适用目标检测领等，其中数据集包含各类目标共万张......”。

8、“.....并对图像中的颜色纹理特征进行修改，增加样本的丰富性。关键词自制数据集样本标注标注规则中图分类号文献标识码文章编号在视频目标检测领域，数随着大数据和虚拟现实技术的日趋发展，可以对已有样本数据进行分析，并将其转换为不同特征的样本。尤其是深度学习模型的训练需要大量的样本，由于设备和文原稿......”。

9、“.....将相机角度转到合适位臵，如图所示的号区域，标记此区域的所有样本。获取的视频流，将其转换为不同时间帧，其中对于不存在的样本分布特征，并对图像中的颜色纹理特征进行修改，增加样本的丰富性。获取的视频流，将其转换为不同时间帧，其中对于些无效的帧进行剔除，保留。虚拟仿真样本目前......”。