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LPRNetPytorch印度车牌修改LPRNet，一种高性能，轻量级的车牌识别框架。（中文车牌识别）依存关系pytorch>=1.0.0OpenCVPython的3.xpython3.x盗用者枕头麻木数据集预处理图像名称应为其标签，并分为测试和训练。除此以外：Preprocessor.py将数据分为训练和测试（85:15）并重命名…
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论文称，LPRNet是第一个不使用RNN的实时车牌识别系统。因为速度快，LPRNet算法可用于自动车牌识别的嵌入式解决方案，即使在具有挑战性的中国车牌上也具有高精度。需要说明的是，LPRNet解决的是识别的问题，文中车牌检测使用的是LBP-cascade。
LPRnet轻量级实时车牌识别简述LPRnet特点LPRNet由轻量级的卷积神经网络组成，所以它可以采用端到端的方法来进行训练。据我们所知，LPRNet是第一个没有采用RNNs的实时车牌识别系统。
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easypr最新用MSER方法提取字符，速度不能接受。.而且采用的强种子弱种子加滑动窗口找缺失字符，对稍微大角度的车牌效果就欠佳。.openalpr用人脸识别的技术进行定位，速度很快，但需要大量样本训练，而且纯在漏检情况。.汉字的特殊性，使得后面包括边缘...
论文、代码、数据下载：在“我爱计算机视觉”公众号对话界面回复“alpr”，即可收到百度云下载地址。更多精彩推荐：快准狠！Intel论文揭示自家车牌识别算法:LPRNet开源目标检测算法用于交通标志检测全方位评估基于OpenCV与Dlib的行人计数开源实现
LPRNet网络识别网络输出结果来个流程图就是：接下来就详细的把这几个步骤的情况说明一下：1.获取车牌图片目前已知的公开的数据集，最大的就是CCPD数据集了。CCPD(中国城市停车数据集，ECCV)和PDRC(车牌检测与识别挑战)。
论文称，LPRNet是第一个不使用RNN的实时车牌识别系统。因为速度快，LPRNet算法可用于自动车牌识别的嵌入式解决方案，即使在具有挑战性的中国车牌上也具有高精度。需要说明的是，LPRNet解决的是识别的问题，文中车牌检测使用的是LBP-cascade。
为什么达不到论文的95%？这个我还没有试过，我去试试看。这个应该写的比我好，看起来很官方可能是他的预训练是有大量的数据集，所以差别才很大，我的也是数据集不够
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论文称，LPRNet是第一个不使用RNN的实时车牌识别系统。因为速度快，LPRNet算法可用于自动车牌识别的嵌入式解决方案，即使在具有挑战性的中国车牌上也具有高精度。需要说明的是，LPRNet解决的是识别的问题，文中车牌检测使用的是LBP-cascade。
为什么达不到论文的95%？这个我还没有试过，我去试试看。这个应该写的比我好，看起来很官方可能是他的预训练是有大量的数据集，所以差别才很大，我的也是数据集不够
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