LPRNet_Pytorch

lprnet_pytorch

LPRNETのPytorch実装、高性能で軽量のナンバープレート認識フレームワーク。
中国のナンバープレートの認識と外国のナンバープレートの認識に完全に適用できます！
現在、青と緑のナンバープレートなどの中国のナンバープレートのみが同時にサポートされています。これは新しいエネルギーナンバープレートですが、他のタイプのナンバープレートは、トレーニングデータを拡張したり、認識精度を向上させるために微調整することでサポートできます。

依存関係

• pytorch> = 1.0.0
• opencv-python 3.x
• Python 3.x
• imutils
• 枕
• numpy

事前に保護されたモデル

• pretrained_model

トレーニングとテスト

1. データセットを準備すると、画像サイズは94x24でなければなりません。
2. Datsetsのベースパスは、スクリプトをHyperParameters -Train_img_dirsまたは-test_img_dirsを変更します。
3. 必要に応じて、他のハイパーパラメーターを調整します。
4. 'python train_lprnet.py'または 'python test_lprnet.py'を実行します。
5. テストの結果を表示したい場合は、 ' - show true'または ' - show 1'を追加してコマンドを実行します。

パフォーマンス

• 個人テストデータセット。
• 青/緑のナンバープレートを含めます。
• 画像は非常に広くなっています。
• 合計テスト画像番号は27320です。

サイズ	パーソナルテストIMG（％）	Inference@gtx1060（ms）
1.7m	96.0+	0.5-

参照

1. LPRNET：ディープニューラルネットワークを介したナンバープレート認識
2. Pytorch中国のドキュメント

ポストスクリプト

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