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OCR——CCPD论文、原理、程序解读摘要：ECCV2018接收，中科院发表，做车牌检测+识别；并公布了一个相当大的中文车牌数据集，大约12GB，约250K张车牌图片。1.数据集ChineseCityParkingDataset(CCPD)大约有12GB，约250K张的车牌图片，具有不同的背景，不同的拍摄角度，不同的时间，不同逆光程度。
CCPD数据集在论文中讲到数据集中含有对车牌box的标注，但是数据集中图片本身并没有这一项。其文件名称包含了很多有用的信息。分别是车牌在图中所占比例，倾斜角度，候选区的坐标，实际坐标，车牌文字，亮度和模糊程度。给出的模型运行demo
传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。为此，中科大团队建立了CCPD数据集，这是一个用于车牌识别的大型国内停车场车牌数据集，该团队同时…
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…
CCPD数据集中这个参数标注可能不那么准，这个指标具体参考了论文HoughTransformandItsApplicationinVehicleLicensePlateTiltCorrection；159&434_586&578对应边界框左上角和右下角坐标:左上(159,434),右下(586,578)；
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。
目前最常使用的论文检测工具有万方和知网，也是高校使用最多的两种检测系统，这两个系统都是出现较早，知名度高，在不断更新的过程中日益完善，所以受到越来越多毕业生的欢迎。那么万方和知网系统的区别是什么呢？
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