汽车车牌识别数据集(Car Number Plate Dataset)

Car Number Plate Dataset (YOLO Format)Sujay Mann 发布于 2025-01-03 ("datasetCreationTimestamp": "2025-01-03T06:27:05.713Z"),包含共433张.png格式 的汽车车牌图片;数据集按80%:20% 划分为训练集(346张图片+346个.txt标注文件)测试集(87张图片+87个.txt标注文件) ,两类子集均含images(图片)和labels(标注)子目录,同时提供198B的data.yaml配置文件 ;该数据集来源为Kaggle公开的Car License Plate Detection数据集,遵循Community Data License Agreement - Sharing - Version 1.0 ,Usability评分为10.00

源地址:https://www.kaggle.com/datasets/sujaymann/car-number-plate-dataset-yolo-format

汽车车牌数据集(YOLO Format)总结

1. 数据集基础信息

信息类别 具体内容
数据集名称 Car Number Plate Dataset (YOLO Format)
作者 Sujay Mann
发布时间 2025-01-03
核心定位 适配YOLO架构的车牌检测标注数据集,用于模型训练与性能评估
Usability评分 10.00
核心标签 Law、Automobiles and Vehicles、Object Detection、YOLO、License-Plate-Data

2. 支持教育与科研用途

3. 数据规模与格式

  • 总数据量 :共433张汽车车牌图片,每张图片对应1个标注文件,无缺失数据。
  • 图片属性
    • 格式:统一为**.png格式**,兼容性强;
    • 分辨率:Varies(不固定),可适配不同分辨率输入的模型。
  • 标注格式 :采用YOLO标准格式 ,标注内容存储于.txt文件,含5个核心参数:
    • Label:物体类别标签,该数据集唯一类别为0(仅代表"汽车车牌");
    • Xc:边界框X轴中心坐标,已归一化至图片宽度(取值0-1);
    • Yc:边界框Y轴中心坐标,已归一化至图片高度(取值0-1);
    • W:边界框宽度,已归一化至图片宽度(取值0-1);
    • H:边界框高度,已归一化至图片高度(取值0-1)。

4. 数据集目录结构

数据集采用"根目录-子目录"的清晰层级设计,便于模型读取与管理,具体结构如下表:

一级目录 子目录/文件 包含内容 数量/大小
train train/images 用于模型训练的车牌图片,.png格式 346个文件
train train/labels 对应train/images的YOLO标注文件,.txt格式(1个图片对应1个标注) 346个文件
test test/images 用于模型测试的车牌图片,.png格式 87个文件
test test/labels 对应test/images的YOLO标注文件,.txt格式(1个图片对应1个标注) 87个文件
根目录 data.yaml 数据集配置文件,记录类别定义、数据路径等关键信息,便于模型调用 198 B

5. 数据集划分规则

数据集按"训练-测试"用途拆分,比例与规模科学,确保模型训练充分且评估客观,具体划分如下表:

子集类型 图片数量 占总数据集比例 对应标注文件数量 核心用途
训练集(train) 346张 80% 346个 用于车牌检测模型的参数训练
测试集(test) 87张 20% 87个 用于验证模型的泛化能力
xml 复制代码
原数据集作者:Sujay Mann  
原数据集来源链接:https://www.kaggle.com/datasets/sujaymann/car-number-plate-dataset-yolo-format  
原数据集遵循协议:Community Data License Agreement - Sharing - Version 1.0(CDLA-Sharing-1.0)  
本文声明:本文内容基于上述数据集创作,同样遵循 CDLA-Sharing-1.0 协议。
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