车牌检测数据集 车牌检测数据集分享？

【导语】好运车牌网整理“车牌检测数据集”的资讯，车牌检测数据集分享的正文：

目录：

• 1、【开源】轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocr【python源码+数据集...
• 2、目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)
• 3、走向端到端车牌检测和识别:大型数据集和基线
• 4、tt100k数据集的other文件是什么?
• 5、CCPD2019/2020以及其它国家车牌数据集合集介绍(包含YOLO算法可训的ccpd...

【开源】轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocr【python源码+数据集...

1、接下来车牌检测数据集，车牌检测数据集我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域车牌检测数据集，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。想要亲自尝试的朋友车牌检测数据集，可以访问【开源】车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。

2、Kraken车牌检测数据集：Python开发的OCR软件，主要用于非拉丁字符的识别，支持从右到左和从上到下书写的语言。它可以从命令行运行，识别PDF、JPEG和TIFF等格式的文件。MMOCR：基于PyTorch和MMDetection的开源工具箱，专注于文本检测、文本识别以及下游任务，如关键信息提取。它在各种场景下都具有出色的性能。

目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)

1、车牌检测：数据集下载链接：suo.nz/2pPIpw。包含433张图像，图像中带有汽车牌照的边界框注释。注释以PASCAL VOC格式提供。美国50个州车牌+DC：数据集下载链接：suo.nz/2MjGSn。数据集由维基百科和plateshack.com提供，包含一些追溯至1900年代初期的车牌。

2、带标签的印度车牌数据集，包含100张从谷歌图像手动下载的图像，并使用makeense.ai在线标签网站手动标记。下载链接为suo.nz/3fIzsH。斯里兰卡车牌数据集，使用主要在ikman.lk和patpat.lk以及google上找到的车牌图像收集。下载链接是suo.nz/2hySR8。

3、KITTI数据集 链接：The KITTI Vision Benchmark Suite 简介：KITTI是自动驾驶领域重要数据集，提供大量真实场景数据，用于算法性能度量和测试。除了3D目标检测，还支持立体图像、光流、视觉测距和3D跟踪等技术评估。每张图像最多包含15辆车和30个行人目标，包含各种遮挡与截断。

走向端到端车牌检测和识别:大型数据集和基线

1、RPnet创新架构： 我们精心设计的RPnet，采用端到端处理，其共享特征与联合优化策略，旨在提升车牌检测和识别的双重效能。RPnet由深度卷积神经网络和ROI池化层组成，智能地捕捉车牌细节，同时保持实时性，最高可达到61帧每秒的识别速度，准确率达到令人瞩目的95%。

2、项目提供了一套车牌识别方法，包括基于深度学习的无分割识别方法，如CRNN、LPRNet和PlateNet。这些方法在车牌定位后进行识别。同时，也存在无需车牌定位的识别方法，真正实现端到端的车牌识别。项目数据集包含30万以上的车牌图片，主要使用开源CCPD车牌数据集。

3、Cam4DOcc基准全面比较了四种不同类型的基线，包括：静态世界占用模型：基于静态环境的占用预测。点云预测的体素化：将点云数据体素化后进行预测。基于2D3D实例的预测：结合2D和3D实例信息进行预测。端到端4D占用预测网络：接收连续的过去环视摄像机图像来预测当前和未来的占用状态。

4、直接集预测：DETR将目标检测视为直接集预测问题，一次预测所有目标，并使用一组损失函数进行端到端训练。这些损失函数在预测目标和真实目标之间执行二分匹配，从而实现了精确的目标检测。

5、LPRNet， 一款基于深度神经网络的车牌识别系统，凭借其轻量级架构和端到端的训练方法，为车牌识别提供了一种高效且实时的解决方案。特别在中文车牌识别中，LPRNet展现了卓越的性能，无需RNN，适应性强，能识别变形字符，且支持零基础的跨国家训练。

6、西电TKDE 2021论文提出的ieHGCN模型是一种可自动发现元路径的异质图神经网络，其主要特点和优势如下：自动发现元路径：ieHGCN模型能够自动挖掘异质图中的最优元路径，解决了模型效率与可解释性的问题。通过投影、对象级聚合与类型级聚合三个关键步骤，模型可以端到端地评估元路径的重要性。

tt100k数据集的other文件是什么?

1、其中other文件是指在TT100K数据集中除了车牌以外的其他图像。这些图像可能包括车辆、建筑、道路等其他物体。这些图像可用于训练车牌识别系统的背景分类器，以便在识别车牌时减少误识别。

2、代码部分： 数据转换：使用python scripts/tt100k2coco.py命令将TT100K数据集转换为COCO格式，以便与YOLO模型兼容。 预训练模型：下载预训练模型至model_data文件夹，密码为lcou。通过运行python predict.py进行测试。

3、改进的YOLO TT100K数据集是一个基于YOLO训练的交通标志检测模型。在原始代码基础上，实验开启weight_decay，不对conv层和FC层的bias参数，以及BN层的参数进行权重衰减，这会导致mAP下降显著，mAP@[.5：.95]=0.244。训练集来自Tsinghua-Tencent 100K，包含6107张图片的训练集和3073张图片的测试集。

4、ApolloScape 数据集：百度提供的数据集，包括高分辨率图像和每像素注释的RGB视频。数据采集地在北京，具有复杂的场景和拥堵路况。数据集可从Apollo Scape下载。

CCPD2019/2020以及其它国家车牌数据集合集介绍(包含YOLO算法可训的ccpd...

1、CCPD数据集可用于训练检测模型车牌检测数据集，如YOLO系列。CCPD2020与CCPD2019的主要区别在于新增了新能源车牌（绿牌）的数据。CCPD2020数据集被拆分为训练、验证和测试数据集车牌检测数据集，分别包含5761001和5006张图像。数据集提供有偿的YOLO格式版本。

2、技术比较车牌检测数据集： RPnet在对比实验中，无论是在检测算法（如Faster-RCNN、SSD、YOLO）还是在识别方法（深度CNN和特征提取）中，都展现了卓越的表现。它不仅在大规模公开注释的CCPD数据集上展现出了强大的实力，而且在速度与精度上都实现了显著提升。

3、SVHN数据集：用于开发机器学习和对象识别算法，包含600，000位数字图像，适合解决现实场景中的数字识别问题。 CCPD数据集：用于车牌识别，包含30万张图片，适合训练车牌识别模型。NLP数据集 Common Voice数据集：Mozilla发起的语音识别数据库，包含全球各地的语音数据，用于训练语音识别模型。

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