LPRNet_Pytorch

lprnet_pytorch

고성능 및 경량 번호판 인식 프레임 워크 인 LPRNET 용 Pytorch 구현.
중국 번호판 인식 및 외국 번호판 인식에 완전히 적용됩니다!
현재, 블루 및 녹색 번호판과 같은 중국 번호판만이 새로운 에너지 번호판 인 동시에 지원되지만, 인식 정확도를 향상시키기 위해 교육 데이터를 확장하거나 미세 조정하여 다른 유형의 번호판을 지원할 수 있습니다!

의존성

• Pytorch> = 1.0.0
• Opencv-Python 3.x
• 파이썬 3.x
• Imutils
• 베개
• Numpy

사방 모델

• Pretrained_model

훈련 및 테스트

1. 데이터 세트를 준비하고 이미지 크기는 94x24 여야합니다.
2. Datsets 경로를 기준으로 하이퍼 파라미터 -train_img_dirs 또는 --test_img_dirs를 수정하십시오.
3. 필요한 경우 다른 하이퍼 파라미터를 조정하십시오.
4. 'Python Train_lprnet.py'또는 'Python test_lprnet.py'를 실행하십시오.
5. 테스트 결과를 표시하려면 '-쇼어 true'또는 '-쇼 1'을 추가하여 명령을 실행하십시오.

성능

• 개인 테스트 데이터 세트.
• 파란색/녹색 번호판을 포함하십시오.
• 이미지는 매우 넓습니다.
• 총 테스트 이미지 번호는 27320입니다.

크기	개인 테스트 IMGS (%)	추론@gtx 1060 (MS)
1.7m	96.0+	0.5-

참조

1. LPRNET : 심층 신경망을 통한 번호판 인식
2. Pytorch 중국어 문서

추신

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