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 - SOP: SOP数据集是通用识别研究领域、MetricLearning技术研究方向常用的一个商品数据集, 其包含从eBay.com下载的22,634个产品的120,053张图片。其中, 训练集包含图片59551张, 类别数11318; 验证集包含图片60502张，类别数11316个。
     
     地址: https://cvgl.stanford.edu/projects/lifted_struct/
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 - Cars196:
 Cars数据集包含了196类汽车的16185张图像。数据被分成8144张训练图像和8041张测试图像，每个类大致以50-50的比例分割。级别通常是在制造，模型，年，例如2012特斯拉模型S或2012宝马M3双门跑车。
     
@@ -63,6 +64,29 @@ Cars数据集包含了196类汽车的16185张图像。数据被分成8144张训
 
     地址：https://www.kaggle.com/c/products-10k/data?select=train.csv
 
-+ DeepFashion-Inshop
++ DeepFashion-Inshop:  同通用图像识别数据集中的In-shop Clothes
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+2.2.3 Logo识别
++ Logo-2K+： Logo-2K+是一个仅用于logo图像识别的数据集，其包含10个大类，2341个小类和167140张图片。
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+    地址： https://github.com/msn199959/Logo-2k-plus-Dataset
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++ Tsinghua-Tencent 100K： 该数据集是从10万张腾讯街景全景图中创建的一个大型交通标志基准数据集。它提供包含30000个交通标志实例的100000张图像。这些图像涵盖了照度和天气条件的巨大变化。基准测试中的每个交通标志都标注了类别标签、边界框和像素掩码。 它总共包含222个类别 (0 background + 221 traffic signs)
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+    地址： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/
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+2.2.4 车辆识别
++ CompCars： 图像主要来自网络和监控数据，其中网络数据包含163个汽车制造商、1716个汽车型号的汽车。共136,726张全车图像，27,618张部分车图像。其中网络汽车数据包含bounding box、视角、5个属性（最大速度、排量、车门数、车座数、汽车类型）。监控数据包含50,000张前视角图像。
+    地址： http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/datasets/comp_cars/
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++ BoxCars： 此数据集共包含21250辆车、63750张图像、27个汽车制造商、148个细类别，此数据集全部来自监控数据。
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+    地址： https://github.com/JakubSochor/BoxCars
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++ PKU-VD Dataset：该数据集包含了两个大型车辆数据集（VD1和VD2），它们分别从两个城市的真实世界不受限制的场景拍摄图像。其中VD1是从高分辨率交通摄像头获得的，VD2中的图像则是从监视视频中获取的。作者对原始数据执行车辆检测，以确保每个图像仅包含一辆车辆。由于隐私保护的限制，所有车牌号码都已被黑色覆盖遮挡。所有车辆图像均从前视图进行拍摄。 数据集中为每个图像提供了多样化的属性注释，包括身份编号，精确的车辆模型和车辆颜色。VD1原先包含1097649张图像，1232种车俩模型，11种车辆颜色，但删除图像里面有多辆车辆以及从车辆后方拍摄的图片，该数据集仅剩846358张图像，141756辆车辆。 VD2包含807260张图像，79763辆车辆，1112种车辆模型，11种车辆颜色。
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+    地址： https://pkuml.org/resources/pku-vds.html
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