LPRNet_Pytorch

Lprnet_pytorch

Implementasi PyTorch untuk LPRNET, kerangka kerja pengenalan plat yang berkinerja tinggi dan ringan.
Ini sepenuhnya berlaku untuk pengakuan plat nomor Cina dan pengakuan plat nomor asing!
Saat ini, hanya plat nomor Cina seperti plat nomor biru dan hijau yang didukung pada saat yang sama, yang merupakan plat nomor energi baru, tetapi jenis plat nomor lainnya dapat didukung dengan memperluas data pelatihan atau penyempurnaan untuk meningkatkan akurasi pengakuan!

Dependensi

• pytorch> = 1.0.0
• OpenCV-Python 3.x
• Python 3.x
• imutils
• Bantal
• Numpy

model pretrained

• pretrained_model

pelatihan dan pengujian

1. Siapkan kumpulan data Anda, ukuran gambar harus 94x24.
2. Basis di jalur datsets Anda memodifikasi skripnya hyperparameters --train_img_dirs atau --test_img_dirs.
3. Sesuaikan hyperparameter lainnya jika perlu.
4. Jalankan 'python train_lprnet.py' atau 'python test_lprnet.py'.
5. Jika ingin menampilkan hasil pengujian, tambahkan '-lihat true' atau '--Thow 1' untuk menjalankan perintah.

pertunjukan

• Dataset Tes Pribadi.
• Sertakan plat nomor biru/hijau.
• Gambar sangat luas.
• Jumlah gambar uji total adalah 27320.

ukuran	IMGS Tes Pribadi (%)	inferensi@gtx 1060 (MS)
1.7m	96.0+	0,5-

Referensi

1. LPRNET: Pengakuan plat nomor melalui jaringan saraf dalam
2. Dokumentasi Cina Pytorch

nota bene

Jika Anda menemukan ini berguna, tolong beri saya bintang, terima kasih!