labelimg标注好的车牌数据，500多张

街景数据集，原始数据为mat，现已转化为图像，并将label标注出来了

针对目标检测任务进行数据标注的指导，推荐使用 YOLOv5 官方合作的标注平台 makesense。

基于python下的 车牌识别代码 的车牌数据训练样本，在博主的代码内已经附加有训练好的数据了，不需要样本便可运行，需要样本进行研究的可以下载参考

本数据包含2000张银行卡数据,已经整理成VOC格式,内含有ctpn模型代码,可进行ctpn模型训练,银行卡数据在data\VOCdevkit2007\VOC2007\JPEGImages目录下,标注

数据标注(Data Annotation)是类或类成员添加上下文信息的一种方式,在 C# 通常用特性(Attribute)类来描述。它的用途主要可以分为下面这三类: 验证 Validation:向数据

labelImg好用的打标签工具,

这个数据集包含了2026张标注好的车辆图片，涵盖了7个种类：一类客车、二类客车、三类客车、一类货车、二类货车、油罐车以及特殊车辆。训练集有1488张图片，验证集有507张图片，测试集有31张图片。所有

岩石数据集已经分好训练集和测试集，并使用labelImg进行6种类别的标注。标注规则为对类别进行画矩形框。请注意，本数据集不对训练模型或权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。

roLabelImg是基于labelImg进行改进的一个工具，主要用于对VOC格式数据进行标注。相较于labelImg，roLabelImg引入了一个重要的新功能：能够对标注的框进行旋转。这项功能在处

BBox-Label-Tool与Labelimg工具，是用python写的脚本，运行代码就可以对图片进行标注，将图片放在对应的img里面，很方便。这两个工具，都可以用，一般用的是Labelimg工具，