LPRNet_Pytorch

Lprnet_pytorch

Реализация Pytorch для LPRnet, высокопроизводительная и легкая структура распознавания номерных знаков.
Он полностью применим к признанию китайского номерного знака и признании иностранного номерного знака!
В настоящее время поддерживаются только китайские номерные знаки, такие как синие и зеленые номерные знаки, которые являются новыми номерными знаменами, но другие типы номерных знаков могут быть поддержаны путем расширения данных обучения или точной настройки для повышения точности распознавания!

Зависимости

• Pytorch> = 1,0,0
• OpenCV-Python 3.x
• Python 3.x
• Имутильс
• Подушка
• Numpy

Предварительная модель

• Предварительно снятый_модель

Обучение и тестирование

1. Подготовьте свои наборы данных, размер изображения должен быть 94x24.
2. База на вашем пути Datsets измените сценарии его гиперпараметры -train_img_dirs или -test_img_dirs.
3. При необходимости отрегулируйте другие гиперпараметры.
4. Запустите 'python train_lprnet.py' или 'python test_lprnet.py'.
5. Если хотите показать результат тестирования, добавьте «-Show True» или «--Show 1», чтобы запустить команду.

производительность

• личные наборы данных тестирования.
• Включите синий/зеленый номерной знак.
• Изображения очень широко.
• Общее количество тестовых изображений составляет 27320.

размер	личный тест IMGS (%)	Вывод@gtx 1060 (MS)
1,7 м	96.0+	0,5-

Ссылки

1. LPRNET: распознавание номерного знака через глубокие нейронные сети
2. ПИТОРЧ КИТАЙНАЯ ДОКУМЕНТАЦИЯ

PostScript

Если вы нашли это полезным, пожалуйста, дайте мне звезду, спасибо!