这些图片适用于深度学习中车牌检测，不仅包含清晰车牌，还有本人手工制作的标签

YOLO车辆检测数据集+对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统。对数据集中部分图片使用LabelImg工具进行了Bounding Box标注，使用MobileNet模型的SSD检测框架，借助其预训练模型并利用这些标注图片，训练和实现了车辆的位置检测模型；训练并调优了InceptionV4模型实现对车辆类型的分类；将位置检测结果的裁剪子图送入型号分类模型，以此完成对两个模型串行的衔接，并最终形成了一套完整的可以运行演示的web产品。YOLO车辆检测数据集+对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统。对数据集中部分图片使用LabelImg工具进行了Bounding Box标注，使用MobileNet模型的SSD检测框架，借助其预训练模型并利用这些标注图片，训练和实现了车辆的位置检测模型；训练并调优了InceptionV4模型实现对车辆类型的分类；将位置检测结果的裁剪子图送入型号分类模型，以此完成对两个模型串行的衔接，并最终形成了一套完整的可以运行演示的web产品。

这是一批车辆的数据集，一共包含三种类型的车辆（机动车）,分别是轿车（小型车等）、巴士（公交车等）和卡车(货车等)，可用于人工智能目标检测算法的研究。图片的数量为1000张，尺寸为1024x1024，RGB彩图，是卫星拍摄的可见光成像。标签已经全部打好，标签的格式为pascal voc格式(xml)。

1.voc车辆检测数据集，可直接训练，数据已经处理 2.2000张主要包括：轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车 3.需要更多数据集请私聊

车辆各个角度图片样本，可直接拿来训练分类器，车头车尾，45°车头车尾，侧面...将近3000张样本图.

实现对车辆图片中的车牌号码自动定位，分割，识别。识别率搞到98％。

刚接触机器学习的初学者苦求的图片库 2200张的opencv正样本图片 可用于车辆检测与跟踪。