License Plate Detection Dataset (10,125 Images) 车牌检测数据集(10,125张图像)

该数据集是一个面向自动车牌识别(ANPR)系统的高质量目标检测数据集,可直接用于计算机视觉模型的训练与评估,具体核心信息如下:

  1. 数据规模与划分
    • 总计10,125张高分辨率图像,格式为JPEG/PNG,原始分辨率保留且自动定向。
    • 按70/20/10比例划分训练、验证、测试集:训练集7,057张、验证集2,048张、测试集1,020张。
  2. 标注与格式支持
    • 标注方式:采用边界框精准标注车牌位置。
    • 导出格式:兼容主流检测框架,包括YOLOv5-v11、COCO JSON、Pascal VOC XML、TFRecord等,可直接对接模型训练流程。
    • 目录结构:以YOLO格式为例,分为imageslabels两大目录,各自包含train/valid/test子文件夹,开箱即用。
  3. 核心优势与适用场景
    • 覆盖多车型、多成像条件,能支撑模型的鲁棒性训练。
    • 适用于交通监控、停车场管理、收费站自动收费、园区门禁控制等ANPR相关场景。
  4. 授权与可用性
    • 可用性评分满分10.00,使用门槛低,新手友好。
    • 采用CC0公有领域许可

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链接:https://pan.quark.cn/s/53abf598ae3f

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由用户:Barkat Ali Arbab上传至kaggle平台

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