马上要找工作了，想总结下自己做过的几个小项目。

之前已经总结过了我做的第一个项目：xxx病虫害检测项目，github源码地址：HuKai97/FFSSD-ResNet。CSDN讲解地址：

第二个项目：蜂巢检测项目，github源码地址：https://github.com/HuKai97/YOLOv5-ShuffleNetv2。CSDN讲解地址：

【项目二、蜂巢检测项目】一、串讲各类经典的卷积网络：InceptionV1-V4、ResNetV1-V2、MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、ResNeXt、Xception。 【项目二、蜂巢检测项目】二、模型改进：YOLOv5s-ShuffleNetV2。

如果对YOLOv5不熟悉的同学可以先看看我写的YOLOv5源码讲解CSDN:【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航，注释版YOLOv5源码我也开源在了Github上：HuKai97/yolov5-5.x-annotations，欢迎大家star!

之前一直在学习OCR相关的东西，就想着能不能做一个车牌识别的项目出来，刚好车牌检测也好做，直接用v5就可以了。我的打算是做一个轻量级的车牌识别项目，检测网络用的是YOLOv5s，识别网络有的是LPRNet。

这一节主要介绍下怎么把CCPD公开车牌数据集转化YOLOv5格式和LPRNet格式。

车牌识别项目所有讲解：

代码已全部上传GitHub：https://github.com/HuKai97/YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition

CCPD2019车牌数据集是采集人员在合肥停车场采集、手工标注得来，采集时间在早7:30到晚10:00之间。且拍摄车牌照片的环境复杂多变，包括雨天、雪天、倾斜、模糊等。CCPD数据集包含将近30万张图片、图片尺寸为720x1160x3，共包含8种类型图片，每种类型、数量及类型说明如下表：

图片命名：“025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg”

解释：

省份：[“皖”, “沪”, “津”, “渝”, “冀”, “晋”, “蒙”, “辽”, “吉”, “黑”, “苏”, “浙”, “京”, “闽”, “赣”, “鲁”, “豫”, “鄂”, “湘”, “粤”, “桂”, “琼”, “川”, “贵”, “云”, “藏”, “陕”, “甘”, “青”, “宁”, “新”]

地市：[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’, ‘G’, ‘H’, ‘J’, ‘K’, ‘L’, ‘M’, ‘N’, ‘P’, ‘Q’, ‘R’, ‘S’, ‘T’, ‘U’, ‘V’, ‘W’,‘X’, ‘Y’, ‘Z’]

车牌字典：[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’, ‘G’, ‘H’, ‘J’, ‘K’, ‘L’, ‘M’, ‘N’, ‘P’, ‘Q’, ‘R’, ‘S’, ‘T’, ‘U’, ‘V’, ‘W’, ‘X’,‘Y’, ‘Z’, ‘0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’]

最新的CCPD2020又补充了1万多张新能源汽车数据，都在下面的官网，感兴趣的可以去下载。

完整的数据集集可以从这里下载，https://github.com/detectRecog/CCPD。

我是按7：1：2划分的，如果想改可以直接在项目下的 scrips/split_dataset 改，很简单：