车牌号检测数据集 7800张 车牌识别 带标注 voc yolo
车牌号码检测数据集
名称
车牌号码检测数据集 (License Plate Detection Dataset)
规模
- 图像数量：7800张图像。
- 类别：无分类，主要针对车牌区域的定位。
- 标注个数：10,000多个标注。
数据划分
- 训练集 (Train)：通常占总数据的80%左右，约6240张图像。
- 验证集 (Validation)：通常占总数据的20%左右，约1560张图像。
数据特点
- 多地区车牌：涵盖了不同地区的车牌，包括但不限于北京、上海、广东、四川等地。
- 详尽标注：每张图像都有精确的边界框标注，用于训练车牌检测模型。
- 真实场景：数据来源于实际道路场景，具有较高的实用价值。
应用领域
- 智慧交通：通过自动识别车牌号码，提升交通管理和安全监控水平。
- 停车管理：协助停车场管理系统快速识别车辆，提高效率。
- 科研应用：为计算机视觉和模式识别领域的研究提供有价值的数据资源。
1. 安装依赖库
首先，确保安装了必要的依赖库。可以在项目目录中的requirements.txt文件中列出这些依赖库，然后运行以下命令进行安装：
pip install -r requirements.txtrequirements.txt 文件内容示例：
torch==1.10.0
torchvision==0.11.1
pandas==1.3.4
cv2
albumentations==1.1.02. 创建数据集
定义一个自定义的数据集类，并创建数据加载器。
import os
import pandas as pd
import cv2
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize, Resize
from albumentations import HorizontalFlip, RandomBrightnessContrast, ShiftScaleRotate, BboxFromMasks, BBoxFormatPASCAL
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
# 自定义数据集类
class LicensePlateDataset(Dataset):
def __init__(self, data_root, annotations_file, transforms=None):
self.data_root = data_root
self.annotations = pd.read_csv(annotations_file)
self.transforms = transforms
def __len__(self):
return len(self.annotations)
def __getitem__(1, idx):
img_path = os.path.join(self.data_root, self.annotations.iloc[idx, 0])
image = cv2.imread(img_path)
bboxes = self.annotations.iloc[idx, 1:].values.reshape(-1, 4) # bounding box coordinates
labels = self.annotations.columns[1:]
if self.transforms:
augmented = self.transforms(image=image, bboxes=bboxes)
image = augmented['image']
bboxes = augmented['bboxes']
return image, bboxes, labels
# 图像预处理
def get_transforms():
"""构建预处理函数"""
_transform = [
Resize(height=416, width=416, interpolation=cv2.INTER_LINEAR),
HorizontalFlip(p=0.5),
RandomBrightnessContrast(p=0.2),
ShiftScaleRotate(p=0.5, shift_limit=0.0625, scale_limit=0.2, rotate_limit=15),
Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
ToTensorV2(),
BboxFromMasks(format=BBoxFormatPASCAL)
]
return Compose(_transform)
# 创建数据加载器
train_dataset = LicensePlateDataset(
data_root='path_to_your_data_directory',
annotations_file='path_to_your_annotations.csv',
transforms=get_transforms()
)
val_dataset = LicensePlateDataset(
data_root='path_to_your_data_directory',
annotations_file='path_to_your_annotations.csv',
transforms=get_transforms()
)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)3. 训练YOLOv5模型
使用YOLOv5进行训练。
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载YOLOv5代码仓库
cd yolov5
# 使用YOLOv5训练模型
python train.py --weights yolov5s.pt --data path_to_your_data.yaml --name license_plate_detection --img 416 --batch 16 --epochs 100 --device 0- 数据配置文件：创建一个名为
data.yaml的数据配置文件，其中包含训练和验证数据集的信息。
train: path_to_your_train_images
val: path_to_your_val_images
nc: 1 # 类别数量（这里不需要分类）
names: ['license plate'] # 只有一个类别4. 调整模型
- 超参数调整：根据实际情况调整模型的超参数，例如学习率、批大小等。
- 数据增强：增加数据增强策略，如旋转、缩放、翻转等，以提高模型鲁棒性。
5. 预测与评估
完成训练后，可以使用训练好的模型对新的图片进行预测和评估。
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import ImageList
from utils.torch_utils import select_device, time_synchronized
from utils.plots import plot_results
# 加载模型
device = select_device('0')
model = attempt_load('runs/train/exp/weights/best.pt', map_location=device) # 加载最佳权重
# 新建数据集
test_dataset = ImageList('path_to_test_images', transform=get_transforms())
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=4)
# 进行预测
results = []
with torch.no_grad():
t0 = time_synchronized()
for i, (x, path) in enumerate(test_loader):
x = x.to(device) # 将输入图像转换到设备上
pred = model(x)[0] # 获取预测结果
results += plot_results(pred, path, save=True, show=False) # 绘制预测结果图
print(f'Time {time_synchronized() - t0:.3f} s')
