YOLOv5项目：基于CCPD2020数据集的车牌检测
项目简介
本项目基于YOLOv5模型，利用CCPD2020数据集进行车牌检测。CCPD2020数据集是一个专为车牌识别任务设计的开源数据集，包含了大量在中国城市停车场中采集的车牌图像。这些图像涵盖了多种复杂环境，例如在不同天气条件下（如雨、雪等）、不同光照条件以及车牌的各种倾斜角度等。
数据集介绍
CCPD数据集主要由两部分组成：CCPD2019和CCPD2020。CCPD2019主要包含普通车牌（蓝色车牌）的图像，而CCPD2020则专注于新能源车牌（绿色车牌）。在使用CCPD数据集时，需要注意其标注方式的独特性，即标注信息直接嵌入到图像的文件名中。
项目内容
- 数据集下载与转换：
- 提供CCPD2020数据集的下载链接。
- 提供代码将CCPD2020数据格式转换为YOLO格式。
- YOLOv5模型配置：
- 修改YOLOv5-6.0源码以适应CCPD2020数据集。
- 配置模型训练所需的yaml文件。
- 环境配置：
- 使用Anaconda创建虚拟环境。
- 安装项目所需的Python依赖包。
- 模型训练与测试：
- 提供代码进行模型训练。
- 提供代码进行模型测试，验证生成的YOLO格式的标签是否正确。
使用说明
- 数据集准备：
- 下载CCPD2020数据集并解压。
- 使用提供的代码将数据集转换为YOLO格式。
- 模型配置：
- 根据项目提供的yaml文件配置模型参数。
- 修改YOLOv5源码以适应CCPD2020数据集。
- 环境配置：
- 使用Anaconda创建虚拟环境并激活。
- 安装项目所需的Python依赖包。
- 模型训练与测试：
- 运行训练脚本进行模型训练。
- 运行测试脚本验证模型效果。
注意事项
- 在训练过程中，根据硬件配置调整batch-size大小。
- 确保数据集路径和模型配置文件路径正确。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
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