CCPD 项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cc/CCPD 1. 项目基础介绍和主要编程语言
CCPD（Chinese City Parking Dataset）是一个用于车牌检测和识别的开源数据集，由 detectRecog 团队开发。该项目主要使用 Python 编程语言，并基于深度学习框架进行开发。CCPD 数据集包含了大量多样化和高质量标注的车牌图像，适用于研究和开发车牌检测与识别算法。
2. 项目核心功能
CCPD 项目的主要功能包括：
- 车牌检测：通过深度学习模型检测图像中的车牌位置，输出车牌的边界框。
- 车牌识别：在检测到车牌的基础上，进一步识别车牌上的字符，输出完整的车牌号码。
- 数据集提供：提供了一个包含超过 30 万张图像的数据集，图像涵盖了各种复杂场景，如不同光照、模糊、旋转等条件下的车牌图像。
- 基准测试：提供了多种基准测试结果，包括不同模型的检测和识别性能，方便研究人员进行性能对比和算法优化。
3. 项目最近更新的功能
CCPD 项目最近的更新包括：
- 数据集更新：在 2019 年 10 月 3 日，数据集进行了更新，增加了更多具有挑战性的图像，并进行了更精细的标注。
- 新子数据集：在 2020 年 9 月 16 日，新增了一个名为 CCPD-Green 的子数据集，该数据集包含了八位数字的新能源车牌。
- 基准测试更新：提供了更多基准测试结果，包括 Faster-RCNN、SSD300、SSD512、YOLOv3-320 等模型的检测和识别性能。
- 训练和测试代码：提供了详细的训练和测试代码，方便用户进行模型的训练和评估。
通过这些更新，CCPD 项目不仅提供了更丰富的数据资源，还为研究人员提供了更全面的基准测试结果和开发工具，极大地促进了车牌检测与识别技术的发展。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
