本期开放车型精细识别数据集，开放的数据发布在OpenITS官方网站（），可供所有人免费下载使用，这些数据仅限用于非商业用途，且基于开放数据的研究成果必须标注数据由OpenITS提供。

　　卡口车辆图像数据集（SYSU Cars Dataset）是用于车型精细识别的实验室自建数据集，数据集示例如图1所示，数据集具体情况见参考论文：

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　　李熙莹，全峰玮，叶芝桧. 基于混合类别均衡损失的车型精细识别[J/OL]. 计算机工程与应用，2022.

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　　数据集包含102类品牌、691类型号、2516类年款，共66137张图片，其中包含49692张训练图片，16445张测试图片，训练集分布情况如图2所示。数据采集天数为连续2周，时间涵盖00:00:00-23:59:59。相较于 Stanford Cars 和 CompCars 平均每个品牌只包含 4 个型号，SYSU Cars平均每个品牌包含 6.77 个型号。由于相同品牌不同型号的车辆具有更高的相似性，因此 SYSU Cars具有更多难区分的样本，更具有挑战性。此外， SYSU Cars具有大量的车辆图片和丰富的车辆款式，更符合实际应用需求

　　李熙莹，全峰玮，叶芝桧. 基于混合类别均衡损失的车型精细识别[J/OL].. 计算机工程与应用，2022.