【密集目标检测】停车场车辆（车位）识别数据集：12k+图像，yolo标注

停车场车辆（车位）识别数据集概述

数据集包含12415张从监控摄像头画面中截取的停车场图像，涵盖晴天、阴天和雨天场景，标注类别包含车位占用、空车位2类。

标注格式：yolo txt

标注工具：labelme/labelimg

分辨率：416*416

一、学术研究的奠基与迭代

停车场车辆（车位）识别数据集最早把“真实监控视角”与“细粒度车位标签”同时公开，为传统 HOG+SVM、LBP+Adaboost 等手工特征方法与早期 CNN、YOLO、RetinaNet、DETR 等端到端网络提供了可复现的基准。由于图像来自不同天气（晴、雨、雾）、不同时段（早、中、晚、夜间）、不同摄像头高度（地面杆、屋顶、立面），数据集天然带有巨大的外观差异；研究者可以系统比较模型在光照、遮挡、透视畸变、雨滴干扰下的鲁棒