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开始搞车牌的检测与识别，想边做便记录下来。首先，我找的数据集是中科大的CCPD（ChineseCityParkingDataset）。github数据集对比（图片来源于作者论文）CCPDlayout（图片来源于作者论文）之前找了好几个数据集，感觉这个数据集是最全最大的。
因为CCPD的规模远大于论文中用到的数据集，所以我直接把主干网络替换成了ResNet18。然后是OCR模块，跟大多数车牌识别方法使用分割字符再识别不同，我考虑的是使用CNN+序列模型的方式做img2seq模型，最终用的方案是ResNet18+Transformer。
CCPD-Base这些照片的唯一共同特征是包含牌照。CCPD-DBLP区域的照明是暗的，不均匀的或非常明亮的。CCPD-FN从LP到拍摄地点的距离相对较远或接近。CCPD-Rotate大水平倾斜度（20°~50°），垂直倾斜度从-10°到10°不等。CCPD-Tilt水平倾斜度（15°~45°）和垂直倾斜…
最近大作业做一个车牌识别的项目，于是去github上找了一篇中科大的论文。源码地址：https://github/detectRecog/CCPD里面包含其...
您好，我想请问一下如果训练自己的数据集，图片大小必须是720*1160吗？我的数据图片大小都是不一样的。我修改了数据集的读取部分，因为我的数据集标注和您论文的方式不太一样，但是训练时报错YI=[[int(ee)foreeinel.split('_')[:7]]forelinlabels]…
摘要目前大多数车牌检测和识别方法都是在一个小的，通常不具有代表性的数据集上进行评估，因为没有公开可用的大型不同的数据集。在本文中，我们介绍了一个大型的综合LP数据集CCPD。所有图片均由路边停车场管
有Python使用经验的情况下通过阅读官方文档、教程应该能很快上手。然后就可以去找车牌识别相关的论文或者开源项目，看看人家是怎么实现的。前段时间正好做过一个基于深度学习的车牌识别模型，有兴趣可以看看：大致实现方案在另一个回答里面有写过：
车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤相辅相成，各自的有效较高，整体的识别率才会提高。
基于卷积神经网络的车牌区域检测和车牌字符识别研究-目标检测和图像识别技术在计算机视觉领域中一直是国内外学者的研究热点。在研究过程中,提高目标检测和图像识别的准确率、提升模型效率是关键。深度学习作为机器学习中一个新的研究领域,通过构建...
仅供大家论文写作参考。.）12-0103-03基于量化神经网络的端到端车牌检测与识别系统张旭欣，金*婕（上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201600）摘要：提出一种基于量化神经网络的端到端车牌检测与识别系统，实现了车牌快速端到端的检测与识别。.实验...
开始搞车牌的检测与识别，想边做便记录下来。首先，我找的数据集是中科大的CCPD（ChineseCityParkingDataset）。github数据集对比（图片来源于作者论文）CCPDlayout（图片来源于作者论文）之前找了好几个数据集，感觉这个数据集是最全最大的。
因为CCPD的规模远大于论文中用到的数据集，所以我直接把主干网络替换成了ResNet18。然后是OCR模块，跟大多数车牌识别方法使用分割字符再识别不同，我考虑的是使用CNN+序列模型的方式做img2seq模型，最终用的方案是ResNet18+Transformer。
CCPD-Base这些照片的唯一共同特征是包含牌照。CCPD-DBLP区域的照明是暗的，不均匀的或非常明亮的。CCPD-FN从LP到拍摄地点的距离相对较远或接近。CCPD-Rotate大水平倾斜度（20°~50°），垂直倾斜度从-10°到10°不等。CCPD-Tilt水平倾斜度（15°~45°）和垂直倾斜…
最近大作业做一个车牌识别的项目，于是去github上找了一篇中科大的论文。源码地址：https://github/detectRecog/CCPD里面包含其...
您好，我想请问一下如果训练自己的数据集，图片大小必须是720*1160吗？我的数据图片大小都是不一样的。我修改了数据集的读取部分，因为我的数据集标注和您论文的方式不太一样，但是训练时报错YI=[[int(ee)foreeinel.split('_')[:7]]forelinlabels]…
摘要目前大多数车牌检测和识别方法都是在一个小的，通常不具有代表性的数据集上进行评估，因为没有公开可用的大型不同的数据集。在本文中，我们介绍了一个大型的综合LP数据集CCPD。所有图片均由路边停车场管
有Python使用经验的情况下通过阅读官方文档、教程应该能很快上手。然后就可以去找车牌识别相关的论文或者开源项目，看看人家是怎么实现的。前段时间正好做过一个基于深度学习的车牌识别模型，有兴趣可以看看：大致实现方案在另一个回答里面有写过：
车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤相辅相成，各自的有效较高，整体的识别率才会提高。
基于卷积神经网络的车牌区域检测和车牌字符识别研究-目标检测和图像识别技术在计算机视觉领域中一直是国内外学者的研究热点。在研究过程中,提高目标检测和图像识别的准确率、提升模型效率是关键。深度学习作为机器学习中一个新的研究领域,通过构建...
仅供大家论文写作参考。.）12-0103-03基于量化神经网络的端到端车牌检测与识别系统张旭欣，金*婕（上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201600）摘要：提出一种基于量化神经网络的端到端车牌检测与识别系统，实现了车牌快速端到端的检测与识别。.实验...
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